Redis-16-快取穿透和雪崩（面試高頻）

Redis快取的使用，極大的提升了應用程式的效能和效率，特別是資料查詢方面。但同時，它也帶來了一 些問題。其中，最要害的問題，就是資料的一致性問題，從嚴格意義上講，這個問題無解。如果對資料 的一致性要求很高，那麼就不能使用快取。 另外的一些典型問題就是，快取穿透、快取雪崩和快取擊穿。目前，業界也都有比較流行的解決方案。

快取穿透（查不到）

1.概念

快取穿透的概念很簡單，使用者想要查詢一個數據，發現redis記憶體資料庫沒有，也就是快取沒有命中，於 是向持久層資料庫查詢。發現也沒有，於是本次查詢失敗。當用戶很多的時候，快取都沒有命中（秒 殺！），於是都去請求了持久層資料庫。這會給持久層資料庫造成很大的壓力，這時候就相當於出現了 快取穿透。

2.解決方案

布隆過濾器

布隆過濾器是一種資料結構，對所有可能查詢的引數以hash形式儲存，在控制層先進行校驗，不符合則 丟棄，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力；

快取空物件

當儲存層不命中後，即使返回的空物件也將其快取起來，同時會設定一個過期時間，之後再訪問這個數 據將會從快取中獲取，保護了後端資料來源

但是這種方法會存在兩個問題：

1、如果空值能夠被快取起來，這就意味著快取需要更多的空間儲存更多的鍵，因為這當中可能會有很多 的空值的鍵；

2、即使對空值設定了過期時間，還是會存在快取層和儲存層的資料會有一段時間視窗的不一致，這對於 需要保持一致性的業務會有影響。

快取擊穿（量太大，快取過期！）

1.概述

​ 這裡需要注意和快取擊穿的區別，快取擊穿，是指一個key非常熱點，在不停的扛著大併發，大併發集中 對這一個點進行訪問，當這個key在失效的瞬間，持續的大併發就穿破快取，直接請求資料庫，就像在一 個屏障上鑿開了一個洞。

​ 當某個key在過期的瞬間，有大量的請求併發訪問，這類資料一般是熱點資料，由於快取過期，會同時訪 問資料庫來查詢最新資料，並且回寫快取，會導使資料庫瞬間壓力過大。

2.解決方案

設定熱點資料永不過期

​ 從快取層面來看，沒有設定過期時間，所以不會出現熱點 key 過期後產生的問題。

加互斥鎖 分散式鎖：

​ 使用分散式鎖，保證對於每個key同時只有一個執行緒去查詢後端服務，其他執行緒沒有獲得分佈 式鎖的許可權，因此只需要等待即可。這種方式將高併發的壓力轉移到了分散式鎖，因此對分散式鎖的考 驗很大。

快取雪崩

1.概念

快取雪崩，是指在某一個時間段，快取集中過期失效。Redis 宕機！

產生雪崩的原因之一，比如在寫本文的時候，馬上就要到雙十二零點，很快就會迎來一波搶購，這波商 品時間比較集中的放入了快取，假設快取一個小時。那麼到了凌晨一點鐘的時候，這批商品的快取就都過期了。而對這批商品的訪問查詢，都落到了資料庫上，對於資料庫而言，就會產生週期性的壓力波 峰。於是所有的請求都會達到儲存層，儲存層的呼叫量會暴增，造成儲存層也會掛掉的情況。

其實集中過期，倒不是非常致命，比較致命的快取雪崩，是快取伺服器某個節點宕機或斷網。因為自然形成的快取雪崩，一定是在某個時間段集中建立快取，這個時候，資料庫也是可以頂住壓力的。無非就 是對資料庫產生週期性的壓力而已。而快取服務節點的宕機，對資料庫伺服器造成的壓力是不可預知的，很有可能瞬間就把資料庫壓垮。

2.解決方案

redis高可用

​ 這個思想的含義是，既然redis有可能掛掉，那我多增設幾臺redis，這樣一臺掛掉之後其他的還可以繼續工作，其實就是搭建的叢集。（異地多活！）

限流降級（在SpringCloud講解過！）

​ 這個解決方案的思想是，在快取失效後，通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取的執行緒數量。比如對 某個key只允許一個執行緒查詢資料和寫快取，其他執行緒等待。

資料預熱

​ 資料加熱的含義就是在正式部署之前，我先把可能的資料先預先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的數 據就會載入到快取中。在即將發生大併發訪問前手動觸發載入快取不同的key，設定不同的過期時間，讓 快取失效的時間點儘量均勻。