Redis 三大快取

過去的有些事情不一定要忘記，但一定要放下。

背景：Redis 三大快取：快取穿透、快取擊穿、快取雪崩，是Redis 面試必須要掌握的東西。

一、快取穿透

1.概念簡述

快取穿透是指當用戶在查詢一條資料時，而此時資料庫和快取卻沒有關於這條資料的任何記錄；而該資料若在快取中沒找到則會向資料庫請求獲取資料，Redis 拿不到資料時，就會一直查詢資料庫，這樣會對資料庫的訪問造成很大的壓力。

2.案例

使用者查詢一個 id = -1 的商品資訊，但是資料庫 id 自增是從 1 開始的，很明顯這條資訊是不在資料庫中，當沒有資訊返回時，Redis 會一直向資料庫查詢，給當前資料庫訪問造成很大的壓力。

3.解決方案

A、從快取出發，給快取設定一個 如果當前資料庫不存在 的資訊，把它快取為一個空物件，返回給使用者；

B、快取空物件的解決方案程式碼簡單，但效果不是很好；可以考慮使用Redis 提供的布隆過濾器。

Redis 布隆過濾器程式碼：

 1 package com.ausclouds.bdbsec.tjt;
 2 
 3 import com.google.common.hash.BloomFilter;
 4 import com.google.common.hash.Funnels;
 5 
 6 import java.nio.charset.Charset;
 7 
 8 /**
 

 9  * Redis 布隆過濾器
10  * 引入依賴：
11  * <dependency>
12  *     <groupId>com.google.guava</groupId>
13  *     <artifactId>guava</artifactId>
14  *     <version>22.0</version>
15  * </dependency>
16  */
17 public class BloomFilterDemon {
18 
19     // initial_size: 表示預計放入的元素數量，當實際數量超出這個數值時，誤判率會上升
 

20     private static long initial_size = 1000000;
21 
22     // error_rate: 錯誤率
23     private static double error_rate = 0.0001;
24 
25     public static void main(String[] args) {
26         BloomFilter<String> bloomFilter =
27                 BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), initial_size, error_rate);
28         bloomFilter.put("what");
29         boolean isContain = bloomFilter.mightContain("what");
30 
31     }
32 
33 
34 }

快取空物件流程圖

二、快取擊穿

1.概念簡述

快取擊穿是指有某個key 經常被查詢，或者某個key 不經常被訪問，而這個時候，若該key 在快取的過期時間失效或者是個冷門key 的時候，突然有大量關於這個key 的訪問請求，這樣就會導致大併發請求直接穿透快取，請求資料庫，瞬間增大了資料庫的訪問壓力。

2.案例

（1）一個“冷門”key，突然被大量使用者請求訪問；

（2）一個“熱門”key，在快取中時間恰好過期，這時有大量使用者來進行訪問。

快取擊穿案例圖

3.解決方案

對於快取擊穿問題，常用的解決方案是加鎖；對於key 過期問題，當key 要查詢資料庫的時候加上鎖，保證只能讓第一個請求進行查詢資料庫操作，然後把從資料庫中查詢到的值儲存到快取中，對於剩下的相同的key，則可直接從快取中獲取。

快取擊穿解決方案圖

三、快取雪崩

1.概念簡述

快取雪崩是指在某一個時間段內，快取集中過期失效，若這個時間段內有大量請求，並且查詢資料量巨大，所有的請求都會查詢資料庫，使資料庫的呼叫瞬間量劇增，引起資料庫壓力過大甚至宕機。(Redis 突然宕機或大部分資料失效)

2.案例

某寶雙十一購物節，在 23:00-24:00 舉行商品促銷活動。開發人員是這麼設計的：在 23:00 把商家促銷的商品放到快取中，並通過redis 的expire 設定了過期時間為1小時；這個時間段許多使用者在訪問這些商品資訊，但是剛好到了24:00點的時候，恰好還有許多使用者在訪問這些商品，此時對這些商品的訪問都會轉到資料庫上，導致資料庫壓力突然劇增，甚至直接宕機。

3.解決方案

A、限流降級

在快取失效後，通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取和寫快取的執行緒數量，對某個key 同一時刻只允許一個執行緒執行查詢設計和寫快取操作。

B、Redis 高可用

可能會出現Redis 掛掉的情況，多增加幾臺Redis 例項(一主多從)，即使一臺掛掉之後其他的還可以繼續工作。

C、不同過期時間

設定不同的過期時間，讓快取失效的時間儘量均勻，避免同一時間大量快取失效。

D、資料預加熱

資料加熱的含義就是在正式部署之前，先把可能用到的資料預先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的資料就會載入到快取中；一般可以在即將發生大併發訪問前手動觸發載入快取不同的key。

過去的有些事情不一定要忘記

但一定要放下