前言

在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。

为了克服上述的问题，项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。

redis技术就是NoSQL技术中的一种，但是引入redis又有可能出现缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩等问题。

原因

• 缓存穿透：缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
• 缓存击穿：缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大的并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
• 缓存雪崩：缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

缓存穿透解决方案

  1、布隆过滤器

在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截，当收到一个对key请求时先用布隆过滤器验证是key否存在，如果存在在进入缓存层、存储层。可以使用bitmap做布隆过滤器。这种方法适用于数据命中不高、数据相对固定、实时性低的应用场景，代码维护较为复杂，但是缓存空间占用少。

布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

2、缓存空值

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个较短的过期时间，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：

1. 如果空值能够被缓存起来，这意味着缓存需要更多的空间存储和更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；

2. 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。

缓存击穿

1、设置热点永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。

但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。

2、分布式互斥锁

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获取分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

但是存在一定的隐患，如果在查询数据库 + 和 重建缓存时间过长，也可能会存在死锁和线程池阻塞的风险。但是这种方法能够较好地降低后端存储负载，并在一致性上做得比较好。

缓存雪崩

1、保证Redis的高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我就多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建redis集群。

2、数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

3、过期时间设置随机值

不同的key的过期时间不相同

4、限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

参考博文：https://blog.csdn.net/womenyiqilalala/article/details/105205532

参考博文：https://www.cnblogs.com/xichji/p/11286443.html

最后

以上就是悦耳水杯为你收集整理的Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的原因 + 解决方案前言原因的全部内容，希望文章能够帮你解决Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的原因 + 解决方案前言原因所遇到的程序开发问题。

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