【redis】缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

• 概念：一直查询在redis和数据库都没有的数据时，导致数据库的压力过大产生的问题

• 解决方案：

  1. 对用户进行鉴权、对请求参数进行校验，不合理直接过滤。

  2. 对查询不到的数据也放到缓存，value为空，设置一定的过期时间。（不太常用，因为如果是随机key就不起作用，且占缓存）

  3. 使用布隆过滤器，快速判断key是否在数据库中存在，不存在直接返回。（最有效）

• 推荐：

  • 推荐使用第一种和第三种结合的解决方式

• 解决方案分析

  • 第1种是最常用的策略，第2种不太常用，因为如果是随机key就不起作用，且占缓存，第三种最简单有效。实际使用中，可以1、3相结合。

• 概念：高并发的情况下，某一热点key过期，这时候就会导致大量的请求打到数据库，导致数据库的压力过大

• 解决方案：

  1. 设置热点数据永远不过期。

  2. 热点数据快过期时，通过另一个异步线程重新设置key。

  3. 当从缓存数据过期，重新从数据库加载数据到缓存的过程上互斥锁。

• 推荐：

  • 推荐使用第三种解决方式

• 解决方案分析：

  • 第1种的话，数据量大时，缓存量会比较大，第2种，很好理解，但是需要另外的逻辑去维护，会增加系统的复杂度。第3种，是比较常用的方式。

• 概念：高并发的情况下，key同时过期(缓存挂了，或者redisKey的过期时间相同)，这就会导致请求打到数据库中，导致数据库的压力过大

• 解决方案：

  1. 缓存的失效时间设置为随机值，避免同时失效。

  2. redis搭建高可用，主从+哨兵，redis cluster。

  3. 服务限流、降级，避免数据库被瞬间压崩。

• 推荐：

  • 推荐使用第二种和第三种结合的方式

• 解决方案分析：

  • 第1种只能防止因缓存同时过期导致的缓存失效，第2种可以有效避免单台缓存挂掉的情况。第3种是通过提高服务的高可用，来避免缓存失效带来的影响，是辅助措施。

缓存击穿是一个热点key失效，缓存雪崩是大量的key失效，结果都是导致数据库访问压力过大而崩溃