【Redis 系列】redis 学习十二，redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存

redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩

虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可

事物总是有两面的，用的爽的同时，也必须面对它带来的问题，就是数据一致性的问题，这个问题，是一个权衡利弊的问题，咱们接着看

redis 缓存和一些持久化的数据库配合使用的时候，会出现一些高可用的问题，如：

• 缓存穿透
• 缓存击穿
• 缓存雪崩

咱们能够解决上述问题，那就解决了一部分服务器高可用的问题

什么是缓存穿透

咱们先学习一部分，关于底层原理和实际源码分析，咱们之后再一起看

缓存穿透，就是用户想要查询一个数据，在 redis 中查询不到，即没有在缓存中命中，那么就会直接去持久化的 mysql 中进行查询，发现也没有这个数据，那么本次查询就失败了

当用户巨多的时候，查询缓存都没有查询到，那么这些全部都去查询持久化的 mysql 数据库，压力全部打到 mysql 上面，这就是缓存穿透

解决方案有一般有 2 种方式：

• 使用布隆过滤器
• 缓存空的对象

使用布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询到的参数都是以 hash 的方式存储，会先在控制层进行校验，不符合的话，则丢弃，这就避免了对底层存储系统的压力

布隆过滤器部署在 redis 的前面，去拦截数据，减少对 redis 的冲击，进而减小对 持久化层的冲击

缓存空的对象

缓存空对象，就是当我们在持久化的数据库中没有查询到我们期望的数据时，那么就返回一个空对象，并且将这个空对象缓存起来，再对其设置一个过期时间

那么之后再有访问这个对象的请求时，缓存直接访问空对象即可，这就可以保护持久化数据层，减少对他的冲击压力

通过上述缓存空对象的方式，貌似也能解决问题，但是使用持久下去，会发现 key 值对应的空对象越来越多，会出现下面 2 个问题：

• 非常多的空对象被缓存起来，那么对应就很多的 key 占用 内存空间，占用资源，内存压力直线上升
• 如果空对象的过期时间到了，那么请求的压力还是会打到持久化数据库上面，这会影响数据的一致性业务

什么是缓存击穿

出现缓存击穿的情况是数据量太大，或者是缓存过期了

当某个 key 在过期的瞬间，有大量的请求这个 key 的数据，这种数据是热点数据，由于在缓存过期的瞬间，请求会同时访问到持久化的数据库来查询数据，并且会将数据会写到缓存中，此时就会导致数据库瞬间的压力过大，导致击穿

此处可以理解 击穿和穿透的区别：

击穿，是一个 key 非常热点，大量的访问都打在这个 key 上面，在 key 失效的瞬间，所有请求打在数据库上，就打出一个洞，击穿了

而穿透更多的是访问的数据不存在的情况，大量的请求访问的都是不存在的数据

缓存击穿的解决方案

• 将热点数据设置不过期，不设置过期时间，就不会出现热点 key 过期的瞬间造成问题
• 加上分布式锁，保证对于每一个 key ，同时只有一个服务进行访问，其他的服务没有获取到锁，就不能访问 redis 的这个 key，那么就需要等待获取锁 这种方式，锁的压力就非常大了，访问 redis 前先去访问锁，相当于锁给 redis 挡了一层

什么是缓存雪崩

缓存雪崩就是在某一个时间段，缓存集中过期，或者 redis 宕机的情况会出现

例如：

在某些热点活动中，会设置某些商品在一个固定的时间内过期，那么在 redis 里面，这个固定的时间点，大量的 key 过期，这就导致在这个时间段 缓存失效了，

且大量的请求数据都打在了持久化数据库上面了，这就很难受，在这种压力波峰下，压力全部打在持久化数据库上，这会造成持久化数据库宕机

上述的情况，key 集中过期问题还不是非常的痛，最痛的是 redis 宕机了，自然周期性的形成的波峰压力，咱们的持久化数据库还是能够顶得住压力的，偏偏是在 redis 异常宕机，一挂挂一片，这就很有可能将后方的持久化数据库全部打挂，这是毁灭性的压垮

缓存雪崩的解决方案：

• 将 redis 做成高可用的

搭建 redis 集群，异地多活，既然担心 redis 会挂，那么我们就多准备一些 redis ，做成主备，或者异地多活

• 限流降级

就是在缓存失效的时候，通过锁的方式来限制访问数据顺序，或者关掉一些不重要的服务，让资源和性能全力提供给我们的主要服务

• 做数据预热

数据预热就是咱们在正式要上线之前，咱们就先将需要访问的数据预先访问一次，这样就可以将大量要访问数据库的数据写到缓存中

这样就可以在即将发生的高并发访问数据前手动的触发并加载不同的 key ，且会设置不同的过期时间，主要是可以将缓存失效的事情均衡一些，这样就尽量避免掉大量的 key 集中过期的情况

参考资料：

redis_doc

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好了，本次就到这里

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