緩存穿透，緩存雪崩，緩存擊穿

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緩存穿透

緩存穿透是指客戶端請求的數據在緩存中和資料庫中都部存在，這樣緩存永遠不會生效。因此這些請求都會穿過緩存，最終請求到資料庫上，對資料庫造成非常大的壓力。

常見的解決方案有兩種：

1. 緩存空對象：當緩存和資料庫都沒有請求的數據時，將查詢的key的value設置為NULL值緩存到Redis中，下次再查詢時會在Redis中查到NULL值，請求不會到達資料庫。

   

   • 優點：實現簡單，維護方便
   • 缺點：
     • 因為緩存了空對象，任意key的查詢都緩存了NULL值，相當於緩存了很多的無用數據。所以造成了額外了記憶體消耗。可以通過設置TTL過期時間來減少記憶體的消耗
     • 可能會存在短期的不一致，取決於NULL值的過期時間。例如對一個key設置了NULL值。但是資料庫剛好更新了該key對應的值。而Redis中該key對應的值為NULL，只有在這個key過期之後，才會更新為資料庫中的值。

2. 布隆過濾：在客戶端與Redis中間加入布隆過濾器，如果布隆過濾器判斷查詢的數據不存在則直接拒絕。布隆過濾器如果判斷不存在則一定不存在，判斷存在則可能不存在。

   

   • 優點：記憶體占用少，沒有多餘的key
   • 缺點：
     • 實現複雜
     • 存在誤判可能。因為布隆過濾器如果判斷不存在則一定不存在，判斷存在則可能不存在。

​ 緩存穿透的其他解決方案：

• 增強key的複雜性，避免被猜測key的規律
• 做好數據的基礎格式校驗，如果不符合預先設置的格式，直接拒絕。
• 加強用戶許可權校驗，避免接收不相干用戶發出的惡意請求
• 做好熱點參數的限流

緩存雪崩

緩存雪崩是指在同一時段大量緩存key同時失效或者Redis服務宕機，導致大量請求到達資料庫，給資料庫帶來巨大壓力。

解決方案：

• 給不同的key的TTL添加隨機值，避免大量的key同時到期
• 利用Redis集群提高服務的可用性，避免Redis服務宕機後的數據丟失和請求直達資料庫
• 給緩存業務添加降級限流策略
• 給業務添加多級緩存

緩存擊穿

緩存擊穿問題也叫熱點key問題，就是一個高併發訪問並且緩存重建業務比較複雜的key突然失效了，無數的請求訪問會在瞬間給資料庫帶來巨大的衝擊。

解決方案：

互斥鎖：即只允許一個線程進行緩存重建，其他線程在緩存重建成功之前只能不斷的重試。

邏輯過期：在熱點key的value中設置邏輯過期時間，查詢緩存的時候判斷邏輯過期時間是否已經過期，如果已經過期，則獲取互斥鎖另開線程進行緩存重建。其他線程發現過期但獲取互斥鎖失敗，返回過期數據。

兩種解決方案的優缺點：