Redis缓存穿透、击穿、雪崩，数据库与缓存一致性
Redis作为高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库，受到了广大用户的喜爱和使用,大家在项目中都用到了Redis来做数据缓存，但有些问题我们在使用中不得不考虑，其中典型的问题就是：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿和与关系型数据库的一致性。
一、缓存穿透
1、概念
缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。
大致流程如下图所示：
在一些特定场景 例如：秒杀活动。同一时刻会有大量的请求，都在秒杀同一件商品，这些请求同时去查缓存中没有数据，然后又同时访问数据库。结果悲剧了，数据库可能扛不住压力，直接挂掉。
也会存在有人恶意请求。一般我们的主键ID都是无符号的自增类型，有些人想要搞垮你的数据库，每次请求都用负数ID，而ID为负数的记录在数据库根本就没有。就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。
3、解决方案
1) 验证拦截
接口层进行校验，如鉴定用户权限，对ID之类的字段做基础的校验，如id<=0的字段直接拦截。
2) 布隆过滤器
我们可以提前将真实正确的商品id，添加到过滤器当中，每次再进行查询时，先确认要查询的id是否在过滤器当中，如果不在，则说明id为非法id，则不需要进行后续的查询步骤了。
布隆过滤器是一种比较独特数据结构，有一定的误差。布隆过滤器的特点就是 如果它说不存在那肯定不存在，如果它说存在，那数据有可能实际不存在。
它最大的优点就是性能高，空间占用率及小。
3) 缓存空对象
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。
但是这种方法会存在两个问题：
- 如果空值能够被缓存起来，这就意味着
缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键； - 即使对空值设置了过期时间，还是会存在
缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
二、缓存击穿
1、概念
缓存击穿，是指缓存中没有但数据库中有的数据，并且某一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key缓存时间到期，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，导致压垮数据库。
2、解决方案
1）设置热点数据永远不过期。
这个方法就比较粗暴,，如果你的热点数据要求实时性比较低，那么可以设置热点数据在热点时段不过期，在访问低峰期过期，比如每天凌晨过期。
2) 使用分布式锁
互斥锁可以控制查询数据库的线程访问，但这种方案会导致系统的吞吐量下降，需要根据实际情况使用。
public static String getData(String key) throws InterruptedException {
//从Redis查询数据
String result = getDataByKV(key);
//参数校验
if (StringUtils.isBlank(result)) {
try {
//获得锁
if (reenLock.tryLock()) {
//去数据库查询
result = getDataByDB(key);
//校验
if (StringUtils.isNotBlank(result)) {
//插进缓存
setDataToKV(key, result);
}
} else {
//睡一会再拿
Thread.sleep(100L);
result = getData(key);
}
} finally {
//释放锁
reenLock.unlock();
}
}
return result;
}
三、缓存雪崩
1、概念
缓存雪崩表示在某一时间段缓存集中失效，导致请求全部走数据库，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
使缓存集中失效的原因：
1)、redis服务器挂掉了。
Redis 集群产生了大面积故障；缓存失败，此时仍有大量请求去访问 Redis缓存服务器；在大量 Redis 请求失败后，这些请求将会去访问数据库；
2、对缓存数据设置了相同的过期时间，导致某时间段内缓存集中失效。
2、解决方案
1）实现Redis的高可用
【事前】搭建Redis 哨兵(Sentinel) 或 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用；
【事中】缓存降级（临时支持）：当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求。
【事后】Redis备份和快速预热：Redis数据备份和恢复、快速缓存预热。
2）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
（1）采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
（2）如果缓存数据库是分布式部署，将 热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
（3）设置热点数据永远不过期。
四、数据库与缓存一致性
使用缓存，可以降低耗时，提供系统吞吐性能。但是，使用缓存，会存在数据一致性的问题。
1、旁路缓存模式
一般我们使用缓存，都是旁路缓存模式，它的特点就是读的时候插入缓存，写的时候删除缓存。
1）读请求流程如下:
- 读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据；
- 缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。
2）写流程如下:
这里就有两个问题思考:
1）为什么写请求要做删除库存操作，而不是做插入缓存动作？
2）为什么是先操作数据库在删除旧的缓存，能对换一下顺序吗？
2、删除缓存呢，还是更新缓存？
我们在操作缓存的时候，到底应该删除缓存还是更新缓存呢？我们先来看个例子：
- 线程A先发起一个写操作，第一步先更新数据库；
- 线程B再发起一个写操作，第二步更新了数据库；
- 由于网络等原因，线程B先更新了缓存；
- 线程A更新缓存。
这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据不一致了，脏数据出现啦。如果是删除缓存取代更新缓存则不会出现这个脏数据问题。
3、先操作数据库还是先操作缓存
双写的情况下，先操作数据库还是先操作缓存？我们再来看一个例子：假设有A、B两个请求，请求A做更新操作，请求B做查询读取操作。
- 线程A发起一个写操作，第一步del cache；
- 此时线程B发起一个读操作，cache miss；
- 线程B继续读DB，读出来一个老数据；
- 然后线程B把老数据设置入cache；
- 线程A写入DB最新的数据；
这样就有问题啦，缓存和数据库的数据不一致了。缓存保存的是老数据，数据库保存的是新数据。因此，Cache-Aside缓存模式，选择了先操作数据库而不是先操作缓存。
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