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缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等这些问题，大厂面试经常问，在我们实际的工作中，也会经常遇到以上并发场景，本篇一一来详解@mikechen

01 缓存雪崩

数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。

比如一个雪崩的简单过程：

1、redis集群大面积故障

2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis

3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库

4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机

5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。

02 缓存雪崩解决方案

1.缓存的高可用性

缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

2.缓存降级

可以利用ehcache等本地缓存(暂时使用)，但主要还需要对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。

当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。

降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。

比如我的淘宝页面，由于是非核心页面，后端服务如果暂时不能提供使用的情况，可以考虑直接使用一个静态页面替换掉，这样对于用户也是永远提供服务的状态(再发报警信息提示急需解决)，也不至于出现空白或者异常错误的裸奔状态。

在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：

（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

3.Redis备份和快速预热

1)Redis数据备份和恢复

2)快速缓存预热

4.提前演练

最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。

03 缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决思路：

如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。

可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。

04 缓存并发

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。

其实，redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。

当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。

05 缓存预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。

解决思路：

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下。

2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载。

以上，是分布式缓存详细解析，欢迎评论区留言交流或拓展。

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