Redis缓存穿透\缓存击穿\缓存雪崩概述

一、前言

在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，但在互联网时代，对大流量、海量数据、高并发的需求是很大的，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重问题。

为了克服上述的问题，项目通常会引入NoSQL技术(即缓存)，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。

缓存是什么？我们知道数据都是存储在数据库里的，而数据库里的数据一般都存储在磁盘上。当用户请求从前端过来时，如果直接去访问获取磁盘的数据库数据，就会非常慢。如果有了缓存，在用户请求到达之后，业务线程就会先访问缓存，如果缓存命中就直接返回用户，如果没有命中，则继续请求磁盘数据库数据，获取后返回用户，同时将磁盘获取的数据结果回写到缓存系统，为下次请求做好准备。

redis技术就是NoSQL技术中的一种，但是引入redis又有可能出现缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩等问题。

二、概述

• 缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，所有的请求全部打到数据库，这样在失效的时候，会导致数据库在巨大压力下宕机。
• 缓存穿透：用户查询一个数据，发现redis内存数据库中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力。在流量大时，数据库可能就宕机了，若黑客利用此漏洞进行攻击也可能压垮数据库。
• 缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端数据库加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端数据库压垮。

三、缓存雪崩解决方案

与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key。

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。还有一个简单方案就是讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

解决方案也有不少，比如随机设置key的失效时间，避免大量的key同时失效，比如不要设置过期时间或把过期时间设置得很长，再比如运行定时任务，随时监控缓存情况，在失效前刷新进新的缓存。

加锁排队只是为了减轻数据库的压力，并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下，缓存重建期间key是锁着的，这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时，这是个治标不治本的方法！注意：加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题，有可能还要解决分布式锁的问题；线程还会被阻塞，用户体验很差！因此，在真正的高并发场景下很少使用！

解释说明：

• 缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存；
• 缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。

关于缓存崩溃的解决方法，这里提出了三种方案：使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间，还有一种被称为“二级缓存”的解决方法。

四、缓存穿透解决方案

一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层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存储层去查询，失去了缓存的意义。

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。但这个方法会存在问题：如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响

五、缓存击穿解决方案

key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。

• 使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

• "提前"使用互斥锁(mutex key)

在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。

• 永远不过期

这里的“永远不过期”包含两层意思：

①从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。

②从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期。

从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

• 资源保护

采用netflix的hystrix，可以做资源的隔离保护主线程池，如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

六、总结

针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。当你所在的业务因为高并发、大数据量准备启用缓存策略时，对于缓存可能带来的雪崩、击穿、穿透问题要做好防护措施。

最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

参考：

https://www.cnblogs.com/xichji/p/11286443.html

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1681216518583977888

https://blog.csdn.net/qq_42690512/article/details/107182542

https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506