一. 背景

　　看到这长长的队伍，让我联想到了Redis中的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。接下来，我们就一起来听听Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩都是什么鬼。

　　二. 缓存穿透

　　首先我们看看什么是“缓存穿透”。

　　2.1 概述

　　比如我们排在长长的队伍中等着做核酸， 如果在做的时候，突然没有棉签或者试管了，那么工作人员就会访问防疫指挥中心有没有;如果有防疫指挥中心也没有，那么就会告知核酸队伍。这种现象，可以理解为缓存穿透。

　　缓存穿透是指Redis中没有缓存数据，数据库中也没有对应的数据，业务系统每次都会绕过缓存服务器查询下游的数据库，缓存服务器完全失去了其应有的作用。

　　缓存穿透形成的原因，有可能是key写错了，也有可能是恶意攻击。下图红线就代表穿透的执行流程，缓存穿透会导致后端数据库负载加大，缓存层失去了应有的作用，高并发下可能会造成数据库的宕机。

　　既然存在缓存穿透的现象，那该怎么解决呢?

　　2.2 解决方法

　　方法1：缓存空值

　　如果某个核酸点没有核酸检测物料，比如试管，可以在第一次问询防疫中心，如果都没有的情况下，就会在这个核酸点贴出公告，告知做核酸的人员，这样后面排队的人就不用苦苦等待了。

　　对于数据缓存来说，如果在第一次查询时数据为空，我们就可以直接将null值缓存，但要设置一个较短的过期时间。这样，当db中有数据时，可以及时更新，或者利用mq发送异步消息，触发数据的Redis设置。

　　方法2：布隆过滤器(BloomFilter)

　　我们知道，一般核酸点，会有一个拿着喇叭的志愿者，当他告诉你没有物料时，你就没必要排队了!

　　而缓存穿透也有很多情况，很多是恶意访问造成的，这些请求可能会随机生成很多key，如果使用空值处理，会在redis中生成很多垃圾数据，这时我们可以使用布隆过滤器来进行解决。布隆过滤器是一种比较巧妙的概率性数据结构，它可以告诉你数据一定不存在或可能存在。相比Map、Set、List等传统数据结构，布隆过滤器占用的内存少、结构更高效。对于缓存穿透，可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。

　　三. 缓存击穿

　　3.1 概述

　　现在又有另外一种情况，比如周六核酸时，核酸物料就比较紧张。假如在同一时间段内，有多个核酸点的试管都用完了，都会向防疫指挥中心索要物资。缓存击穿就有点类似于这种情况。

　　缓存击穿是指当某一个key缓存过期时，突然有大并发量的请求同时访问这个key，这有可能会瞬间击穿缓存服务器而去直接访问数据库，让数据库处于高负载的情况。DB负载过大，就可能会造成后端服务器宕机。尤其是在秒杀、大促的情况下，并发请求量过大，而key刚好又过期，缓存key对应的key值，计算又比较复杂，重新缓存到数据库也需要一段时间，这时就可能会压垮后端数据库。

　　3.2 解决方法

　　方法1: 异步定时更新(及时预防)

　　可以安排一个志愿者，专门管理核酸、物料，一旦总部有了，马上调拨。

　　放到我们的项目中，可以设置一个定时任务来检查DB。一旦DB中有了数据，就及时放入缓存。

　　如果遇到秒杀大促等高并发的场景，需要在缓存的key失效之前，重新进行缓存，相当于更新数据+延时。

　　方法2：分布式互斥锁

　　没有物料后，首先通知第一个做核酸的，然后询问防疫指挥进行调拨，并让志愿者进行喇叭通知，让其他排队的都进入到等待状态。

　　在处理缓存时，通常使用一个互斥锁来解决缓存击穿的问题。简单来说，就是当Redis中根据key获得的value值为空时，我们先给它锁上;然后再从数据库进行加载，加载完毕后再释放锁。若其他线程也在请求该key时，发现获取锁失败，则先阻塞。

　　四. 缓存雪崩

　　4.1 概述

　　缓存集中在一个时间内同时大量失效，就可能会发生大量的缓存穿透，此时查询都落在数据库上，造成数据库负载瞬间过高，严重影响性能，最后有可能导致数据库直接宕机。

　　4.2 解决方法

　　方法1：为key设置不同的过期时间

　　避免所有的key在同一时间过期，可以给不同的key设置不同的过期进间。

　　方法2：给DB做集群部署

　　可以对DB搭建集群，进行分流。

　　以上就是给大家总结的Redis缓存穿透问题，现在你知道都是怎么产生的以及怎么解决的了吗?

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