redis 缓存雪崩 穿透

**缓存雪崩**

对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。

这就是缓存雪崩。


大约在 3 年前，国内比较知名的一个互联网公司，曾因为缓存事故，导致雪崩，后台系统全部崩溃，事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4 点，公司损失了几千万。

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。

**事前**：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。

**事中**：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。

**事后**：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。


用户发送一个请求，系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。

**好处**：

数据库绝对不会死，限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。

只要数据库不死，就是说，对用户来说，2/5 的请求都是可以被处理的。

只要有 2/5 的请求可以被处理，就意味着你的系统没死，对用户来说，可能就是点击几次刷不出来页面，但是多点几次，就可以刷出来一次。

**缓存穿透**

对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是***发出的恶意***。

***发出的那 4000 个***，缓存中查不到，每次你去数据库里查，也查不到。

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的，结果***发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意***场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。


解决方式很简单，每次系统 A 从数据库中只要没查到，就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN。这样的话，下次便能走缓存了。