redis缓存穿透 雪崩 击穿

redis缓存穿透 雪崩 击穿

1)缓存穿透

简介

指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，缓存永远不生效，这些请求都会请求到数据库，多个客户端请求，给持久层的数据库造成很大的压力，这就相当于出现了缓存穿透

解决方案

1.缓存空对象

2.布隆过滤

两种解决方案的优缺点

	缓存空对象	布隆过滤
优点	实现简单，维护方便	内存占用较少，没有多余的key
缺点	额外的内存消耗，可能会造成短期不一致	实现复杂，存在误判

思路分析

1.缓存空对象

当客户端访问不存在的数据时，现请求redis，此时redis中没有数据，会访问到数据库，数据库中也没有此数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，数据库承载的并发不如redis高，如果大量的请求同时来访问不存在的数据，这些请求都会访问到数据库，简介解决就是此数据在数据库中不存在，也要存入到redis中去，下次客户端来访问这个不存在的数据，在redis中也能找到这个数据不会进入到缓存了

2.布隆过滤

采用哈希思想来解决，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的数据是否存在

​ 若存在，则放行，这个请求会访问redis，哪怕是redis中的数据过期，在数据库中也一定存在，在数据库中查询出来这个数据后，再存入到redis中

​ 若不存在，则直接返回

​ 优点在于节约内存空间，存在误判，原因在于基于哈希思想来实现的，可能存在哈希冲突

2)缓存雪崩

简介

指在同一时段大量缓存的key同时失效或者redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力

解决方案

1.给不同的key的TTL添加随机值

2.利用redis集群提高服务的可用性

3.给缓存业务添加降级限流策略

4.给业务添加多级缓存

3)缓存击穿

简介

缓存击穿页脚热点key问题，就是一个被高并发访问并且缓存较为复杂的key突然失效，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

解决方案

1.互斥锁

2.逻辑过期

逻辑分析

假设线程1在查询缓存后，应该去查询数据库，然后把这个数据加载到缓存中，现在，只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据，假设线程1没有走完，后续的线程2,3,4......同时访问当前这个方法，那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么这些线程都会同时访问缓存，都查不到，接着同时去访问数据库，同时执行数据库的代码，对数据库访问压力过大。

核心思路

1.互斥锁

相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 进行查询之后，如果缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取到互斥锁后，判断是否得到了锁，若没得到，则休眠，过一会再尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询。

2.逻辑过期

当客户端开始查询redis时，判断是否命中，如果没有命中则直接返回空数据，不查询数据库，而一旦命中后，将value取出，判断value中的过期时间是否满足，如果没有过期，则直接返回redis中的数据，如果过期，则开启独立线程后直接返回之前的数据，独立线程去重构数据，重构完成后释放互斥锁

解决方案优缺点

解决方案	优点	缺点
互斥锁	1.没有额外的内存消耗2.保证一致性3.实现简单	1.线程需要等待，性能受影响2.可能有死锁风险
逻辑过期	1.线程无需等待，性能较好	1.不保证一致性2.有额外内存消耗3.实现复杂

以上内容为本人的经验总结和平时操作的笔记。若有错误和重复请联系作者删除！！感谢支持