1. 缓存穿透

应用服务器压力变大
redis 命中率降低
一直查询数据库，使得数据库压力太大而压垮

2. 缓存击穿

数据库访问压力瞬时增加，数据库崩溃
redis 里面没有出现大量 key 过期
redis 正常运行

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。

3. 缓存雪崩

标签：缓存,17,过期,Redis,数据库,redis,访问,5.0141,key
From： https://www.cnblogs.com/ggzs/p/16591597.html

Redis-5.0141 解决应用问题-17

1. 缓存穿透

1.1 什么是缓存穿透?

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存在没有命中时需要从数据库查询，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数据库去查询，进而给数据库带来压力。

1.2 缓存穿透发生的现象：

应用服务器压力变大

redis 命中率降低

一直查询数据库，使得数据库压力太大而压垮

其实 redis 在这个过程中一直平稳运行，崩溃的是我们的数据库（如 MySQL）。

缓存穿透发生的原因：黑客或者其他非正常用户频繁进行很多非正常的 url 访问，使得 redis 查询不到数据库。

1.3 缓存穿透的解决方法：

(1). 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

(2). 设置可访问的名单（白名单）：使用 bitmaps 类型定义一个可以访问的名单，名单 id 作为 bitmaps 的偏移量，每次访问和 bitmap 里面的 id 进行比较，如果访问 id 不在 bitmaps 里面，进行拦截，不允许访问。

(4). 进行实时监控：当发现 Redis 的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务。

2. 缓存击穿

2.1 什么是缓存击穿?

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。

2.2 缓存穿透发生的现象：

数据库访问压力瞬时增加，数据库崩溃

redis 里面没有出现大量 key 过期

redis 正常运行

缓存击穿发生的原因：redis 某个 key 过期了，并且又有大量访问使用这个 key（热门 key）。

2.3 缓存击穿的解决方法：

(1). 预先设置热门数据：在 redis 高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到 redis 里面，加大这些热门数据 key 的时长。

(2). 实时调整：现场监控那些热门数据，实时调整 key 的过期时长。

(3). 使用锁：

1). 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。

2). 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）去 set 一个 mutex key。

3). 当操作返回成功时，再进行 load db 的操作，并回设缓存，最后删除 mutex key.

4). 当操作返回失败，证明有线程在 load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个 get 缓存的方法.

3. 缓存雪崩

3.1 什么是缓存雪崩?

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。

key缓存雪崩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 正常访问。

缓存失效瞬间：

2.3 缓存雪崩的解决方法：

(1). 构建多级缓存架构：nginx 缓存 + redis 缓存 + 其他缓存（ehcache 等）。

(2). 使用锁或队列：用加锁或者队列的方式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，该方法不适用高并发情况。

(3). 设置过期标志更新缓存：记录缓存数据是否过期（设置提前量），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。

(4). 将缓存失效时间分散开：比如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 。

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(4). 将缓存失效时间分散开：比如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。