Redis 缓存问题(一致性、穿透、击穿和雪崩)

简介：缓存机制能避免请求过多的直接与数据库操作，从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。虽然给系统带来了一定质的提升，但是也带来一些问题。

1. 缓存一致性

　　A. 定义：当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异的现象。

2. 缓存穿透

　　A. 定义：在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中缓存，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致大量的请求达到数据库，而当key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力，针对并发查同一条缓存和数据库中都没有的数据；

　　B. 解决方案

　　　　缓存空对象：如果是集合就缓存一个空集合，而非null，如果是对象就用字段标识来区分，但是失效时间应设置短一些；

　　　　过滤：接口层增加校验；

　　　　布隆过滤器(BloomFilter)；

　　C. BloomFilter实例

3. 缓存击穿

　　A. 定义：是指缓存中没有数据，但是数据库是有数据的，例如缓存key到期，这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力，针对并发查同一条过期数据；

　　B. 解决方案：设置热点数据永不过期；服务限流、熔断或降级；加互斥锁；

　　C. 分布式锁示例

4. 缓存雪崩

　　A. 定义：指由于缓存的原因，如缓存服务器故障、key失效时间相同等，导致大量请求达到后端数据库，从而导致数据库崩溃，进而引发系统崩溃，针对并发查多条同时过期的数据；

　　B. 解决方案

　　　　若因key失效时间相同，就让key失效时间错开；

　　　　若因缓存服务器故障，建立分布式高可用的缓存系统，即缓存预备。

5. 缓存预热

　　A. 定义：指系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题；

　　B. 解决方案：代码+人工实现；定时刷新缓存。

 

可参考：Redis缓存问题及解决方案