redis緩存雪崩、緩存擊穿和緩存穿透是什么

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緩存雪崩

首先來看看緩存雪崩，緩存雪崩的概念就是：大量的請求沒有在Redis緩存中得到處理，從而導致請求都涌入到數據庫中，然后數據庫的壓力劇增。

引起緩存雪崩的原因可總結為2個：

• 緩存中有大量的數據同時過期，這樣此時大量的請求都懟到數據庫了。

• Redis緩存實例發生故障了，無法處理大量請求，也會導致請求都跑到數據庫去了。

先來看看第一個場景：緩存中大量的數據同時過期問題。

緩存中大量的數據同時過期

結合圖例來看，就是大量的數據在同一時間過期，然后此時又有很多的請求要讀取這些數據。當然就會發生緩存雪崩，從而導致數據庫壓力劇增了。

大量數據同時過期的解決方案

應對大量數據同時過期問題，通常有2種方案：

• 數據過期設置增加隨機時間：也就是用expire命令給數據設置過期時間時，增加一個隨機的時間，比如數據a是5分鐘過期，在5分鐘的基礎上隨機增加10-120秒時間。這樣就能避免大量數據同時過期。

• 服務降級：也就是發生緩存雪崩時，（1）若訪問的不是核心數據，當沒有緩存命中時，不去數據庫了，直接返回預先設置好的信息，比如空值或者錯誤信息；（2）當訪問的是核心數據，緩存未命中時，允許去數據庫查詢。這樣就將不是核心數據的請求都拒絕懟到數據庫了。

看完了大量數據同時過期的情況，再來看看Redis緩存實例故障的情況。

Redis緩存實例故障導致的緩存雪崩

這種情況下，Redis無法處理讀請求了，請求自然就懟到數據庫了。

通常來說，應對這種情況，我們也有2種方式：

• 在業務系統中做好服務熔斷/請求限流。

• 事前預防：構建Redis高可靠集群，比如主從集群的主備切換。

服務熔斷，也就是當Redis發生故障時，暫停請求對緩存系統的訪問。等到Redis恢復正常了再打開請求訪問。

這種方式我們需要對Redis或數據庫的運行狀態進行監控，比如MySQL的負載壓力、Redis的CPU使用率、內存使用率及QPS等。當發現Redis實例緩存雪崩了，就暫停服務。

這種情況能有效放置大量請求對數據庫造成壓力。但是會暫停請求訪問，對業務端的影響很大。

因此，為了減少對業務端的影響，我們可以使用請求限流方式，控制QPS，避免過多的請求懟到數據庫去。比如下面圖例，本身有2萬每秒的請求，但因為Redis故障宕機了。我們限流操作將qps降到2千每秒，數據庫處理2000的qps還是沒問題的。

緩存擊穿

緩存擊穿就是指個別訪問頻繁的熱點數據無法緩存命中，然后請求都涌入到數據庫中。它經常會在熱點數據過期時發生。

對于緩存擊穿問題，我們知道這些都是被訪問非常頻繁的熱點數據，處理方式就簡單粗暴了，直接不設置過期時間了。等熱點數據不頻繁訪問再手動處理即可。

緩存穿透

緩存雪崩有些特別，它是指要訪問的數據既不在Redis緩存，也不在數據庫中。當大量請求進到系統時，Redis和數據庫都會有巨大壓力。

導致緩存穿透的原因通常有2種：

• 數據被誤刪除了，導致緩存和數據庫都沒有數據了。然而客戶端是不知道的，還在瘋狂請求。

• 有惡意攻擊的情況：也就是被人盯上了，專門去查沒有的數據。

對于緩存穿透的情況，解決方案可以參考下面幾種：

• 是對緩存設置空值或者默認值。 比如發生緩存穿透時，在Redis緩存中設置空值/默認值。后續查詢該值時就直接返回這個默認值了。

• 使用布隆過濾器來判斷數據是否存在，避免從數據庫查詢。

• 在前端就進行請求檢測。 比如在前端將一些不合法的請求直接過濾，不要發到后端來處理。

第一點和第三點比較容易理解，這里就不展開描述。我們重點來看看第二點：布隆過濾器。

布隆過濾器

布隆過濾器主要用于判斷一個元素是否在一個集合中。它是由一個固定大小的二進制向量（可理解成默認為0的bit數組）和一系列的映射函數組成的。

我們首先來看看布隆過濾器是如何標記一個數據a的：

• 第一步，會使用到多個映射函數（哈希函數），每個函數都會計算這個數據a的哈希值；

• 第二步，這些計算得出的哈希值會分別對bit數組長度取模，這樣就得到每個哈希值在數組上的位置；

• 第三步，把第二步得到的位置，分別在bit數組上設置為1。

通過這3個步驟，數據標記就完成了。然后要查詢數據在不在的時候是這樣做的：

• 先計算這個數據在bit數組中的多個位置；

• 然后分別查看bit數組的這些位置的bit值。只有每個位置的bit值都為1，說明數據才可能存在，否則數據一定不存在。

結合下圖來看，基本原理就是這樣。

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