一：什么是缓存穿透？
- 定义
- 正常情况下，我们在理想的条件下去查询缓存数据都是存在的。
- 那么请求去查询一条数据库中不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据。
- 所以请求每次都会打到数据库上面去，这种查询不存在数据的现象我们称为缓存穿透。
- 问题
- 在大量的恶意请求会直接打到数据库上，会造成数据库的压力过大。影响正常业务，同时可能造成数据库宕机。
- 解决方案
- 缓存空值
- 发生穿透的大部分情况，都是因为缓存中没有存储这些空数据的key。从而导致每次查询数据库。
- name我们就可以把这些对应的空值缓存，在查询，则直接返回缓存的null。
- 设置空值时候不要忘记设置过期时间。
- BloomFilter(布隆过滤器)
- 详细请看 《算法 - 布隆过滤器》
- 由于布隆过滤器的特性，适合去重或者过滤不经常删除的数据。
- 也可以当数据量大时，作为前置过滤器使用。
- 方案选择
- 在对于穿透的方案选择中，更应该对穿透的键做进一步的分析。
- 针对于一些恶意攻击，攻击带过来的大量key 是不存在的
- 那么我们采用第一种方案就不太合适，因为会缓存大量不存在key的数据。
- 针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，我们就没有必要进行缓存，使用第二种方案直接过滤掉。
- 而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，我们则可以采用第一种方式进行缓存。
二：什么是缓存击穿？
- 定义
- 在业务场景中，大量的请求同时查询一个 key 时，而这个key此时刚好失效。
- 就会导致大量的请求都(击穿)打到数据库上面去。
- 这种现象我们称为缓存击穿。
- 问题
- 在瞬间大量的查询会直接打到数据库上，会造成数据库的压力过大。影响正常业务，同时可能造成数据库宕机。
- 解决方案
- 定期刷新 Redis 过期时间
- 定期监控键的过期时间，在将要过期的 key 重刷 ,使得 key缓存一直存在。
- 锁
- 在key失效导致需要去查询数据库时，对第一个查询加 互斥锁，其余查询等待锁释放。
- 在做完缓存后，释放锁资源。
- 缺点是在做缓存的时候，导致等待。
三：缓存雪崩
- 定义
- 某时刻发生大规模缓存失效，会有大量的请求访问DB，导致数据库宕机。
- 缓存雪崩的解决方案
- 事前 (为防止缓存雪崩)
- Redis，可以使用 主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
- 尽量保证服务的高可用
- 事中 (避免大规模访问DB)
- 启动自身的限流&降级处理方法, 避免MySQL被打死.
- 事后 (尽快的恢复缓存服务)
- Redis持久化机制，尽快恢复缓存集群
- 偷图
-
四：热点数据集中失效问题
- 定义
- 在设置缓存的时候，一般会给缓存设置一个失效时间，对于一些热点的数据来说，当缓存失效以后会存在大量的请求过来，然后打到数据库去，从而可能导致数据库崩溃的情况。
- 解决方案
- 设置不同的失效时间
- 为了避免这些热点的数据集中失效，那么我们在设置缓存过期时间的时候，我们让他们失效的时间错开。
- 比如在一个基础的时间上加上或者减去一个范围内的随机值。
- 互斥锁
- 结合上面的击穿的情况，在第一个请求去查询数据库的时候对他加一个互斥锁，其余的查询请求都会被阻塞住，直到锁被释放，从而保护数据库。
- 但是也是由于它会阻塞其他的线程，此时系统吞吐量会下降。需要结合实际的业务去考虑是否要这么做。