三大缓存问题

缓存穿透

什么是缓存穿透？怎么解决？

缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不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，造成缓存穿透。

解决方案：最简单粗暴的方法如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

当我们去查询一个一定不存在的数据，比如Mybatis在缓存是未命中的情况下需要从数据库查询，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，造成缓存穿透。

这显然是很浪费资源的，我们希望的是，如果这个数据不存在，为什么缓存这一层不直接返回空呢，这时就不必再去查数据库了，但是也有一个问题，缓存不去查数据库怎么知道数据库里面到底有没有这个数据呢？

这时我们就可以使用布隆过滤器来进行判断。什么是布隆过滤器？（当然不是打辅助的那个布隆，只不过也挺像，辅助布隆也是挡子弹的）

(35条消息) 请你谈谈对布隆过滤器的理解？_@Autowire的博客-CSDN博客_说一说你对布隆过滤器的理解

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使用布隆过滤器，能够告诉你某样东西一定不存在或是某样东西可能存在。

布隆过滤器本质是一个存放二进制位的bit数组，如果我们要添加一个值到布隆过滤器中，我们需要使用N个不同的哈希函数来生成N个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的bit位置1，如上图所示，一共添加了三个值abc。

接着我们给一个d，那么这时就可以进行判断，如果说d计算的N个哈希值的位置上都是1，那么就说明d可能存在；这时候又来了个e，计算后我们发现有一个位置上的值是0，这时就可以直接断定e一定不存在。

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缓存击穿

某个 Key 属于热点数据，访问非常频繁，同一时间很多人都在访问，在这个Key失效的瞬间，大量的请求到来，这时发现缓存中没有数据，就全都直接请求数据库，相当于击穿了缓存屏障，直接攻击整个系统核心。

这种情况下，最好的解决办法就是不让Key那么快过期，如果一个Key处于高频访问，那么可以适当地延长过期时间。

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缓存雪崩

当你的Redis服务器炸了或是大量的Key在同一时间过期，这时相当于缓存直接GG了，那么如果这时又有很多的请求来访问不同的数据，同一时间内缓存服务器就得向数据库大量发起请求来重新建立缓存，很容易把数据库也搞GG。

解决这种问题最好的办法就是设置高可用，也就是搭建Redis集群，当然也可以采取一些服务熔断降级机制，这些内容我们会在SpringCloud阶段再进行探讨。

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缓存穿透：是指客户端查询了根本不存在的数据,使得这个请求直达存储层,导致其负载过大甚至造成宕机。这种情况可能是由于业务层误将缓存和库中的数据删除造成的,当然也不排除有人恶意攻击,专门访问库中不存在的数据导致缓存穿透。 我们可以通过缓存空对象的方式和布隆过滤器两种方式来解决这一问题。

• 缓存空对象是指当存储层未命中后,仍然将空值存入缓存层 ,当客户端再次访问数据时,缓存层直接返回空值。

• 还可以将数据存入布隆过滤器,访问缓存之前以过滤器拦截,若请求的数据不存在则直接返回空值。

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缓存击穿：当一份访问量非常大的热点数据缓存失效的瞬间,大量的请求直达存储层,导致服务崩溃。 缓存击穿可以通过热点数据不设置过期时间来解决,这样就不会出现上述的问题,这是“物理”上的永不过期。或者为每个数据设置逻辑过期时间,当发现该数据逻辑过期时,使用单独的线程重建缓存。除了永不过期的方式,我们也可以通过加互斥锁的方式来解决缓存击穿,即对数据的访问加互斥锁,当一个线程访问该数据时,其他线程只能等待。这个线程访问过后,缓存中的数据将被重建,届时其他线程就可以直接从缓存中取值。

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缓存雪崩：是指当某一时刻缓存层无法继续提供服务,导致所有的请求直达存储层,造成数据库宕机。可能是缓存中有大量数据同时过期,也可能是Redis节点发生故障,导致大量请求无法得到处理。

• 缓存雪崩的解决方式有三种；

  第一种是在设置过期时间时,附加一个随机数,避免大量的key同时过期。

  第二种是启用降级和熔断措施,即发生雪崩时,若应用访问的不是核心数据,则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时,对于访问缓存接口的请求,客户端并不会把请求发给Redis,而是直接返回。

  第三种是构建高可用的Redis服务,也就是采用哨兵或集群模式,部署多个Redis实例,这样即使个别节点宕机,依然可以保持服务的整体可用。