帮你解读什么是Redis缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩（包含解决方案）-轻识

前言

作为一种非关系型数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题，这篇文章主要是针对其中三个问题进行讲解：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，并给出一些解决方案。

一、缓存穿透

1、概念

缓存穿透是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

这里需要注意缓存击穿的区别，缓存击穿，缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据，并且某一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间（一般是缓存时间到期），持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

为了避免缓存穿透其实有很多种解决方案。下面介绍几种

2、解决方案

（1）布隆过滤器

布隆过滤器是一个bit向量或者bit，如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并将每个生成的哈希值指向的bit位设置为1，如下baidu一词设置了三个位置为1。

原理：对一个key进行k个hash算法获取k个值，在比特数组中将这k个值散列后设定为1，然后查的时候如果特定的这几个位置都为1，那么布隆过滤器判断该key存在。

“tencent”一词，对应的情况

可以看到，不同的词对应的bit位置可能相同，当词很多的情况时，可能大部分bit位置都是1，这时查询taobao可能对应的位置都为1，只能说明taobao一词可能存在，不是一定存在的，这时1就被覆盖了，这就是布隆过滤器的误判。如果它说不存在那肯定不存在，如果它说存在，那数据有可能实际不存在。

Redis的bitmap只支持2^32大小，对应到内存也就是512MB，误判率万分之一，可以放下2亿左右的数据，性能高，空间占用率及小，省去了大量无效的数据库连接。

因此我们可以通过布隆过滤器，将Redis缓存穿透控制在一个可容范围内。

使用布隆过滤器：
导入依赖

<dependency>
     <groupId>com.google.guavagroupId>
     <artifactId>guavaartifactId>
     <version>19.0version>
dependency>

代码：

public class Test {

    private static int size = 1000000;//预计要插入多少数据

    private static double fpp = 0.01;//期望的误判率

    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp);

    public static void main(String[] args) {
        //插入数据
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        int count = 0;
        for (int i = 1000000; i < 2000000; i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                count++;
                System.out.println(i + "误判了");
            }
        }
        System.out.println("总共的误判数:" + count);
    }
}

应用：

@Cacheable(value="key1")
public String get(String key) {
    String value = redis.get(key);  
    // redis中不存在该缓存
    if (value  == null) {
    //布隆过滤器也没有,直接返回
        if(!bloomfilter.mightContain(key)){
            return null; 
        }else{
            //布隆过滤器中能查到，不代表一定有,查出来放入redis，同样也可以避免缓存穿透
            value = db.get(key);
            redis.set(key, value); 
        }    
    }
    return value；
}

(2)、缓存空对象
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。

但是这种方法会存在两个问题：

● 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；

● 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

二、缓存雪崩

（1）、概念
缓存雪崩是指缓存中大批量数据到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

产生雪崩的原因之一，假如马上就要到双十一零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

博主在做电商项目的时候，一般有三种方法：
（1）采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
（2）如果缓存数据库是分布式部署，将 热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
（3）设置热点数据永远不过期。 (4) 使用加锁限流的方式

三、缓存击穿

（1）概念
缓存击穿，是指缓存中没有但数据库中有的数据，并且某一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间（一般是缓存时间到期），持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

(2)解决方案

● 设置热点数据永远不过期。

● 使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表缓存值过期
          //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
      		if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
               value = db.get(key);
               redis.set(key, value, expire_secs);
               redis.del(key_mutex);
          } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
               sleep(50);
               get(key);  //重试
              }
      } else {
          return value;      
   }
 }

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