Redis 缓存系统常见问题及解决方案（缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩）

1、缓存穿透

缓存穿透指当用户在 Redis 缓存系统执行一条无效查询时，这条无效查询将穿透 Redis 缓存系统并向 MySQL 数据库请求数据，而 MySQL 数据库也获取不到数据。

黑客可以利用缓存穿透原理，恶意执行大量无效查询，这将会对 MySQL 数据库的访问造成很大的压力

解决方法：

1、缓存空对象

缓存空对象是指用户请求查询 Redis 缓存和 MySQL 数据库中都不存在的数据时，MySQL 数据库会返回一个空对象， 并将这个空对象和用户请求关联起来存到 Redis 缓存中；当存在相同用户请求，这时 Redis 缓存就会命中，就直接从缓 存中返回这个空对象，这样可以减少访问数据库的压力，提高当前数据库的访问性能。

优点：

        1、机制原理和实现比较简单

        2、代码修改维护容易

缺点：

        1、会导致 Redis 缓存中产生大量空对象

        2、会占用许多的内存空间

        3、会浪费许多资源（推荐设置缓存空对象过期时间）

2、布隆过滤器（推荐）

布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，用于快速检索一个元素是否存在于集合中。它可以通过使用多个哈希函数来检测一个元素是否在集合中，能够有效地防止缓存穿透攻击。它的底层是一种基于概率的数据结构，主要使用来判断当前某个元素是否在该集合中，运行速度快。但布隆过滤器不是绝对精确，会有小小的误判概率，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确

注意：过滤器查询到的数据存在，但数据库中不一定存在，过滤器查询的数据不存在则数据库中也一定不存在

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 二进制 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力

特点：本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（ probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来 告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”（相比于传统的 List、 Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回 的结果是概率性的，而不是确切的）

2、缓存击穿

缓存击穿是指Redis 缓存中有一些的热点数据key同时过期失效，或有一些非热点数据key 突然有大量并发访问请求，这样会导致大量并发请求直接穿透 Redis缓存，涌入MySQL 数据库，瞬间增大数据库的访问压力，甚至导致数据库崩溃

解决方法：

1、不设置过期时间

缺点：可能会导致内存占用过高，如果Redis中的数据不断增加，而没有过期时间的限制，那么随着时间的推移，Redis的内存占用将不断增大，最终可能导致内存溢出

2、加锁

对于Redis 缓存中 key过期时，在 key要查询MySQL数据库的时候加锁，这时只能让第一个请求进行查询数据库，然后把从数据库中查询到的值存储到Redis缓存中，对于其他的相同的 key查询，可以直接从 Redis 缓存中获取即可

注意：分布式系统需要使基于数据库、Redis 或 zookeeper 的分布式锁

3、缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段内，Redis 缓存突然宕机或大量 key 集中过期失效，如果这个时间段 内有大量请求，而查询数据量巨大，所有的请求都会达到 MySQL 数据库，数据库的访问量会暴增 ，引起数据库压力过大甚至宕机

解决方案：

1、redis高可用

搭建Redis主从架构或集群架构

2、限流降级

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待

3、数据预热

将部分可能大量访问的热点数据提前加载到Redis 缓存中，或在即将发生高并发请求访问前手动触发加载缓存不同的key

4、不同过期时间

设置不同的过期时间让缓存失效的时间点尽量均匀