一.緩存穿透

緩存穿透概念

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，在數據庫沒有，自然在緩存中也不會有。導致用戶查詢的時候，在緩存中找不到對應key的value，每次都要去數據庫再查詢一遍，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。

緩存穿透解決方案

有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題。

緩存空值

如果一個查詢返回的數據為空（不管是數據不存在，還是系統故障）我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過5分鐘。通過這個設置的默認值存放到緩存，這樣第二次到緩存中獲取就有值了，而不會繼續訪問數據庫。

采用布隆過濾器BloomFilter

在緩存之前加一層BloomFilter，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。在查詢的時候先去BloomFilter去查詢key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查詢緩存，緩存中沒有再去查詢數據庫。對BloomFilter有興趣的可以看我的另一篇文章教你用BitMap排序、查找和存儲大量數據。

二.緩存雪崩

緩存雪崩概念

緩存雪崩是指在我們設置緩存時采用了相同的過期時間，導致緩存在某一時刻同時失效，所有原本應該訪問緩存的請求都去查詢數據庫了，而對數據庫CPU和內存造成巨大壓力，嚴重的會造成數據庫宕機。

緩存雪崩解決方案

設置不同的過期時間，讓緩存失效的時間點盡量均勻

在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低，就很難引發集體失效的事件。

考慮用隊列或者鎖讓程序執行在壓力范圍之內，當然這種方案可能會影響并發量；

熱點數據可以考慮不失效。

三.緩存擊穿

緩存擊穿概念

在平常高并發的系統中，大量的請求同時查詢一個key，此時這個key正好失效了，就會導致大量的請求都打到數據庫上面去，造成數據庫請求量過大，壓力劇增，這種現象我們稱為緩存擊穿。

緩存擊穿解決方案

使用互斥鎖(mutex key)

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作并回設緩存，否則，就重試整個get緩存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。

redis2.6.1之前版本未實現setnx的過期時間，這里給出兩種版本代碼參考：

//2.6.1之前 String get(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(key_mutex, 3 * 60) value = db.get(key); redis.set(key, value); redis.delete(key_mutex); } else { //其他線程休息50毫秒后重試 Thread.sleep(50); get(key); } } } //2.6.1之后 String get(key) {String value = redis.get(key);if (value == null) { //代表緩存值過期//設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load dbif (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設置成功value = db.get(key);redis.set(key, value, expire_secs);redis.del(key_mutex);} else { //這個時候代表同時候的其他線程已經load db并回設到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可sleep(50);get(key); //重試}} else {return value; }}

永遠不過期

這里的“永遠不過期”包含兩層意思：

從redis上看，確實沒有設置過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是“物理”不過期；

從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value里，如果發現要過期了，通過一個后臺的異步線程進行緩存的構建，也就是“邏輯”過期。

String get(final String key) { V v = redis.get(key); String value = v.getValue(); long timeout = v.getTimeout(); if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { // 異步更新后臺異常執行 threadPool.execute(new Runnable() { public void run() { String keyMutex = "mutex:" + key; if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(keyMutex, 3 * 60); String dbValue = db.get(key); redis.set(key, dbValue); redis.delete(keyMutex); } } }); } return value; }

從實戰看，這種方法對于性能非常友好，唯一不足的就是構建緩存時候，其余線程(非構建緩存的線程)可能訪問的是老數據，但是對于一般的互聯網功能來說這個還是可以忍受。

猜你感興趣：
Redis專題-集群模式
Redis專題-持久化方式
Redis專題-底層數據結構與使用場景
Redis專題-緩存穿透、緩存雪崩、緩存擊穿

更多文章請點擊：更多…

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis专题-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。