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前言

Redis 作为一门热门的缓存技术，引入了缓存层，就会有缓存异常的三个问题，分别是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。我们用本篇文章来讲解下如何解决！

缓存击穿

缓存击穿: 指的是缓存中的某个热点数据过期了，但是此时大量的并发请求访问这个key的值，此时因为缓存过期无法从缓存中获取，直接访问数据库，数据库很容易就会被这些高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿。

解决方案

1. 热点数据不要设置过期时间，或者在热点数据即将要过期前，提前通过后台线程更新缓存以及重新设置过期时间；
2. 互斥锁方案，如果该key的数据更新了，那么就通过互斥锁的方式将其更新。

缓存穿透

缓存穿透：假如用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库。于是请求在访问缓存时，发现缓存没有命中，继续访问数据库，发现数据库中也没有对应的key值。当有大量这样的并发请求到来时，数据库的压力激增，这就是缓存穿透。

如上图红框所示，一般缓存穿透是遭遇了恶意请求，或者业务误删缓存跟数据库，导致缓存和数据库中都没有数据。

应对缓存穿透，一般是下面两种方案。

1. 缓存空值或者默认值

出现缓存穿透的现象时，我们可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，从而不会继续查询数据库。

2. 使用布隆过滤器（推荐）

布隆过滤器是一种数据结构，更准确的说是一种概率型的数据结构，因为它能判断某个元素一定不存在或者是可能存在。

在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

缓存雪崩

通常为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，我们会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据无法命中缓存，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里。
缓存雪崩: 就是指在大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，然后应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力骤增。
一般是以下两种情况导致的：

• 缓存中的大量数据在同一时间过期，导致大量请求无法得到处理。
• Redis 缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，导致大量请求一下子积压到数据库层面

大量数据同时过期

解决方案

• 过期时间添加随机数
  首先，我们要避免给大量的数据设置相同的过期时间。如果业务真的有这个需求，我们可以在用 EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数，既能避免了大量数据同时过期，又保证了这些数据基本在相近的时间失效，依然能满足业务需求。

• 互斥锁
  当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存，当缓存构建完毕后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。

Redis 故障宕机

解决方案

• 服务熔断或请求限流
  发生缓存雪崩时，为了防止引发连锁的数据库雪崩，甚至是整个系统的崩溃，我们暂停业务应用对缓存系统的接口访问。具体点说，就是业务应用调用缓存接口时，缓存客户端并不把请求发给 Redis 缓存实例，而是直接返回，等到 Redis 缓存实例重新恢复服务后，再允许应用请求发送到缓存系统。

为了减少对业务的影响，我们可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。

• 构建 Redis 缓存高可靠集群
  如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于缓存实例宕机而导致的缓存雪崩问题。

总结

关于缓存中常见的三个线上问题，我们总结了原因以及解决方案，希望能够帮助可能在线上使用缓存的开发工程师们未雨绸缪！