前言

随着互联网行业不断的演进与变更，体量与复杂性的变化催生出一个又一个难题，从而衍生出一系列方便开发者解决问题的中间件，比如Redis，我们为什么要使用redis，有两个重要的原因，一个是为了减轻服务器数据库的压力，另一个当然就是因为它很‘快’，本文主要阐述在使用Redis过程中遇到高并发的情况下容易产生的几个问题，缓存击穿，缓存雪崩以及缓存穿透

一、缓存穿透

缓存穿透是指查询一个数据库中不存在的数据，数据库中不存在的数据自然也不会被加载到缓存当中，正常的查询流程应该是，查询一个数据先去缓存中判断这个数据是否存在，存在则返回，如果不存在则去数据库中查询，如果查询数据不为空则放回缓存后返回查询，当数据库中不存在这个数据的时候或者说这个数据已经过期，那么一直请求这个key，这个请求就会一直直接打在数据库查询上，导致数据库压力持续增大直至崩溃，如果有网络攻击者发现这个漏洞后果可想而知。

解决方案：
（1）采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；
（2）拦截器，id<=0的直接拦截。
（3）利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
（4）采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热（项目启动前，先加载缓存）操作。
（5）采取缓存空值的方式，也就是从数据库中查询该key的值为空的情况下也放入缓存当中。

二、缓存击穿

值得是一个存在的key，在缓存失效的那一刻，突然有大量查询请求，那么这些请求都会直接打在数据库上，导致数据库压力骤增，请求量过大导致崩溃，比如网购app中的抢购、秒杀等现象。

解决方案：
（1）设置热点的key在缓存中永不失效。
（2）添加互斥锁

三、缓存雪崩

缓存雪崩指的是大量的key在缓存中设置失效的时间都差不多，导致缓存在同一时间失效，那么所有的请求都会直接打在数据库上，同样会照成数据库压力陡增。

解决方案：
（1）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。
（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）设置多缓存，主从缓存群等，主缓存失效，立即切换从缓存，确保请求不会直接对数据库照成查询压力。

最后

以上就是迷人店员为你收集整理的缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的区别和解决方案前言一、缓存穿透二、缓存击穿三、缓存雪崩的全部内容，希望文章能够帮你解决缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的区别和解决方案前言一、缓存穿透二、缓存击穿三、缓存雪崩所遇到的程序开发问题。

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