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前言

Redis作为目前使用最广泛的缓存，相信大家都不陌生。但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题，什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢，出现这些问题又怎么解决呢，接下来学习一下吧。

缓存雪崩

什么是缓存雪崩？

当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。

分析：

造成缓存雪崩的关键在于在同一时间大规模的key失效。为什么会出现这个问题呢，有几种可能，第一种可能是Redis宕机，第二种可能是采用了相同的过期时间。搞清楚原因之后，那么有什么解决方案呢？

解决方案：

1、在原有的失效时间上加上一个随机值，比如1-5分钟随机。这样就避免了因为采用相同的过期时间导致的缓存雪崩。

如果真的发生了缓存雪崩，有没有什么兜底的措施？

2、使用熔断机制。当流量到达一定的阈值时，就直接返回“系统拥挤”之类的提示，防止过多的请求打在数据库上。至少能保证一部分用户是可以正常使用，其他用户多刷新几次也能得到结果。

3、提高数据库的容灾能力，可以使用分库分表，读写分离的策略。

4、为了防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题，可以搭建Redis集群，提高Redis的容灾性。

缓存击穿

什么是缓存击穿？

其实跟缓存雪崩有点类似，缓存雪崩是大规模的key失效，而缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。

分析：

关键在于某个热点的key失效了，导致大并发集中打在数据库上。所以要从两个方面解决，第一是否可以考虑热点key不设置过期时间，第二是否可以考虑降低打在数据库上的请求数量。

解决方案：

1、上面说过了，如果业务允许的话，对于热点的key可以设置永不过期的key。

2、使用互斥锁。如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库打死。当然这样会导致系统的性能变差。

缓存穿透

什么是缓存穿透？

我们使用Redis大部分情况都是通过Key查询对应的值，假如发送的请求传进来的key是不存在Redis中的，那么就查不到缓存，查不到缓存就会去数据库查询。假如有大量这样的请求，这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。

分析：

关键在于在Redis查不到key值，这和缓存击穿有根本的区别，区别在于缓存穿透的情况是传进来的key在Redis中是不存在的。假如有黑客传进大量的不存在的key，那么大量的请求打在数据库上是很致命的问题，所以在日常开发中要对参数做好校验，一些非法的参数，不可能存在的key就直接返回错误提示，要对调用方保持这种“不信任”的心态。

解决方案：

1、把无效的Key存进Redis中。如果Redis查不到数据，数据库也查不到，我们把这个Key值保存进Redis，设置value="null"，当下次再通过这个Key查询时就不需要再查询数据库。这种处理方式肯定是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。

2、使用布隆过滤器。布隆过滤器的作用是某个 key 不存在，那么就一定不存在，它说某个 key 存在，那么很大可能是存在(存在一定的误判率)。于是我们可以在缓存之前再加一层布隆过滤器，在查询的时候先去布隆过滤器查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回。

总结

这三个问题在使用Redis的时候是肯定会遇到的，而且是非常致命性的问题，所以在日常开发中一定要注意，每次使用Redis时，都要对其保持严谨的态度。还有一个需要注意的是要做好熔断，一旦出现缓存雪崩，击穿，穿透这种情况，至少还有熔断机制保护数据库不会被打死。

那么这篇文章就讲到这里了，感谢大家的阅读，希望看完之后能有所收获。

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