场景——Redis

一、Redis缓存穿透、雪崩、击穿，如何解决？

1 缓存穿透：“查无此物”

概念：客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库；

原因：

• 数据未设置缓存
• 恶意攻击

方案：

• 布隆过滤器：预加载所有的 Redis KEY 到布隆过滤器中，查询时先判断数据是否存在；
  优点：速度快，占内存低；
  缺点：存在误判，优化方案
  • 增加 bitmap 位数长度
  • 增加 hash 函数的个数

• 空值缓存：将查询结果为空的键也存入缓存，设置较短过期时间(如5分钟)；
  优点：实现简单；
  缺点：可能缓存大量无效Key； 

2 缓存雪崩：“集体罢工”

概念：大量 KEY 同时失效，请求直接打到数据库；

原因：

• 批量过期：大量 Key 设置相同 TTL，同时失效；
• Redis 宕机：集群故障导致所有请求压到数据库；

方案：

• 随机过期时间：大批量的 KEY 设置随机的过期时间；
  缺点：无法应对 Redis 宕机；
• 多级缓存架构：本地缓存 -> 分布式缓存

3 缓存击穿

概念：热点 KEY 突然失效，大量请求直接打到数据库；

方案：

• 分布式锁：当缓存失效时，通过分布式锁（Redisson）控制仅一个线程重建缓存；
  优点：强一致性；
  缺点：加锁时，请求阻塞，影响性能；
• 逻辑过期时间：Redis 缓存永不过期，但存储数据时附加逻辑过期时间；（如定义一个类时，加上一个过期时间的字段，查询时判断该字段）