1. 缓存击穿 (Cache Breakdown)
定义: 缓存击穿指的是缓存中某个热点数据在过期或被删除后，突然失效，导致大量请求同时到达数据库。由于热点数据的缓存失效，这些请求会同时直接访问数据库，导致数据库负载急剧增加。
具体场景: 假设一个电商平台的一个热销商品的库存信息被缓存了。如果这个商品的缓存因为过期或者被清除，而在短时间内有大量用户同时访问这个商品的库存信息，所有请求都会查询数据库。由于数据库需要处理大量的请求，可能会导致数据库性能下降，甚至崩溃。
解决方案:
-
互斥锁:
- 当缓存失效时，使用互斥锁确保只有一个请求去加载数据并更新缓存。其他请求会在获取锁后等待数据加载完成，避免了多个请求同时访问数据库。
- 示例代码（使用 Redis 锁）：
import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class CacheService { private JedisPool jedisPool = new JedisPool("localhost"); public void getData(String key) { Jedis jedis = jedisPool.getResource(); try { // 尝试获取锁 String lockKey = "lock:" + key; String lockValue = String.valueOf(System.currentTimeMillis() + 5000); String result = jedis.set(lockKey, lockValue, "NX", "PX", 5000); if ("OK".equals(result)) { // 锁获取成功，查询数据库 String data = queryDatabase(key); jedis.set(key, data); } else { // 锁获取失败，等待锁释放 TimeUnit.SECONDS.sleep(1); // 再次尝试获取数据 getData(key); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { jedis.close(); } } private String queryDatabase(String key) { // 模拟数据库查询 return "data"; } }
-
缓存预热:
- 在缓存数据即将过期前，提前更新缓存。可以在应用启动时或定期更新缓存数据，避免大量请求在缓存失效后集中到数据库。
-
合理设置过期时间:
- 根据数据的使用频率和业务需求设置合理的缓存过期时间。避免热点数据的缓存过期时间设置过短。
2. 缓存穿透 (Cache Penetration)
定义: 缓存穿透发生在缓存无法拦截某些请求，这些请求绕过缓存直接访问数据库。通常发生在请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都访问数据库。
具体场景: 例如，用户请求的商品ID不存在于数据库中。缓存没有记录这种不存在的情况，导致每次请求都直接查询数据库，造成数据库的无效请求增加。
解决方案:
-
布隆过滤器:
- 使用布隆过滤器来检查请求的数据是否可能存在于数据库中。布隆过滤器可以有效地拦截不可能存在的数据，避免无效请求到达数据库。
- 示例代码（Java）：
import com.google.common.hash.BloomFilter; import com.google.common.hash.Funnels; public class BloomFilterExample { private BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000); public void addData(String data) { bloomFilter.put(data); } public boolean mightContain(String data) { return bloomFilter.mightContain(data); } }
-
缓存空对象:
- 对于查询结果为空的数据，将“空结果”缓存起来，并设置较短的过期时间，以减少对数据库的访问。例如，缓存一个表示不存在的对象。
3. 缓存雪崩 (Cache Avalanche)
定义: 缓存雪崩指的是大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求同时访问数据库，从而造成数据库负载急剧增加。这通常发生在多个缓存项设置了相同的过期时间，或缓存系统出现故障时。
具体场景: 例如，多个缓存项设置了相同的过期时间（如每小时过期），在过期时刻所有缓存项同时失效，导致所有请求同时访问数据库，可能导致数据库压力过大。
解决方案:
-
使用随机过期时间:
- 为缓存数据设置随机的过期时间，以避免大量缓存项在同一时间过期。可以在缓存数据的过期时间上增加一个随机偏移量。
-
热点数据缓存:
- 对于访问频率极高的热点数据，使用特殊的缓存策略，如增加缓存的过期时间或使用额外的缓存层。
-
缓存预热:
- 在系统启动或缓存失效时提前加载数据，减少数据库负载。可以在系统启动时从数据库中加载数据到缓存中，或者定期刷新缓存。
总结
- 缓存击穿: 热点数据缓存失效后，大量请求同时查询数据库。解决方案包括互斥锁、缓存预热和合理的过期时间设置。
- 缓存穿透: 请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都直接访问数据库。解决方案包括使用布隆过滤器和缓存空对象。
- 缓存雪崩: 大量缓存同时失效，导致大量请求同时访问数据库。解决方案包括使用随机过期时间、热点数据缓存和缓存预热。