redis快取擊穿、穿透、熱點key、雪崩方案總結
快取擊穿
首先，在將快取擊穿前，大家先來回憶下自己寫快取的方案，這裡我簡單畫了下流程圖：
當我們快取key設定過期時間，恰巧在這一刻這個key在某一刻被高併發的訪問，把所有的請求都打到了DB中這就可能會導致DB掛了。這個跟後面說的快取雪崩非常相似，這個和快取雪崩的區別在於這裡針對某一key快取，但是雪崩則指的是多個key，要解決方案有很多，比如讓一個執行緒構建快取，另外執行緒等待知道構建好，或者redis維護timeout欄位邏輯失效等等
解決方案：
1、使用同步方式鎖，單機用synchronized,lock可重入鎖等，分散式則用redis的setnx。
String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
String brokenKey = "broken_"+key;
if (redis.setnx(brokenKey, "1")) {
redis.expire(brokenKey, 60) //防止產生key不失效
value = db.get(key);
redis.set(key, value);
redis.del(brokenKey);
} else {
//其他執行緒休息50毫秒後重試
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
return value;
}
優點： 保證一致性
缺點：程式碼複雜度增大，存在死鎖的風險
2、採用快取物理不過期，邏輯過期方式，在key對應的value設定一個timeout欄位。如果檢測到存的時間超過過期時間則非同步更新快取。
String get(final String key) {
T t = redis.get(key);
String value = t.getValue();
long timeout = t.getTimeout();
// 當邏輯的超時時間到了時，非同步構建快取
if (timeout <= System.currentTimeMillis()) {
threadPool.execute(new Runnable() {
public void run() {
String brokenKey = "broken_"+key;
if (redis.setnx(brokenKey, "1")) { //redis加鎖
redis.expire(brokenKey, 60); //防止產生key不失效
String dbValue = db.get(key);
redis.set(key, dbValue);
redis.del(brokenKey);
}
}
});
}
return value;
}
優點： 不會阻塞執行緒 高效能
缺點：資料庫和快取可能會存在資料不一致
快取穿透
看了上面介紹的快取擊穿了，現在怎麼又出現了一個快取穿透呢，感覺字面上穿透和擊穿應該是一個意思啊，確實個人理解翻譯上是差不多，但是對於redis的專業技術語上卻是不同，快取穿透指的是一些惡意人攻擊，比如說登入的時候它請求一個一定不存在的使用者名稱時，那麼我們服務端正常應該是這樣處理，首先到快取中查詢，沒有在到資料查詢，看看好像是沒問題啊，查詢一下應該很快，如果是這一刻惡意攻擊發起幾百萬次請求，所以就會一直迴圈這個操作，一定不存在的使用者名稱會一直查詢資料庫，那麼你的資料庫和快取系統會不會掛呢？
解決方案
1、布隆過濾器處理，把key放到布隆過濾器中，獲取時檢視是否存在，如果存在則獲取快取、獲取資料庫（把key放入快取又2種方案，1、業務系統初始化 2、快取中獲取不到時單條插入到布隆過濾器）
優點： 高效能
缺點：布隆過濾器不支援刪除，需要單獨維護一個快取key的集合
2、查詢資料庫返回NULL時，不在是不放到redis中，而是redis中設定查詢結果為空的標示，比如：redis.set("key_none","NONE")
優點： 簡單明瞭
缺點：需要為每個key再單獨維護一個標示空的key
熱點KEY
某個key訪問非常頻繁，當key在某個時刻失效的時候有大量執行緒來構建快取，導致負載增加，系統崩潰。
解決方案
熱點key也是快取失效打到資料庫，同快取擊穿一樣的解決方案
快取雪崩
快取雪崩上面又提到過和快取擊穿類似，雪崩指的是多個key同時失效，當高併發的請求過來所有請求都打到資料庫導致掛了
解決方案
1、儘量的把key的失效時間設定成不一樣，這樣可以減少併發帶來的壓力
2、同上快取擊穿方案