Redis中缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的详解

如何理解Redis缓存的穿透、击穿、雪崩问题：

缓存穿透

是指缓存中和数据库中都没有数据，而用户不断访问，导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，这样失去了意义。

缓存穿透的解决方案有哪些?

• 缓存null值
• 布隆过滤
• 增强id的复杂度，避免被猜测id规律
• 做好数据的基础格式校验
• 加强用户权限校验
• 做好热点参数的限流

讲一讲布隆过滤

布隆过滤器的特点：
容器角度：

• 如果布隆过滤器判断结果为元素存在，那么该元素实际上元素不一定会存在，由于哈希碰撞，所以会存在一定误判率。
• 如果布隆过滤器判断结果为元素不存在，那么他就一定不存在，因为无论哈希碰撞啥的，只要该元素计算出下标值对应数组元素值为0，那么该元素就必定不存在。
• 布隆过滤器是不支持删除元素的，因为如果位图的某个位被多个元素占用着，那么如果删除其中一个元素是否能将该位置0能，置0的话会影响到其他元素，不置0就等于没删除。

元素角度：

• 如果元素实际不存在，布隆过滤器可能判断存在。
• 如果元素实际存在，布隆过滤器一定判断存在。

利用第二个特性，我们就能解决持续从数据库查询不存在的值的问题，把要查询的值先过布隆过滤器，判断是否存在，存在就走redis缓存，不存在就直接返回，并且配合缓存空值，可以有效解决缓存穿透问题，虽然存在一定误差，但是在业务范围内允许接受。

• 第一步先查询数据库数据并加入到布隆过滤器中。
• 请求发送过来布隆过滤器判断是否命中，命中就走缓存，之后接着看是否走数据库还是直接从缓存获取返回。
• 如果布隆过滤器miss，就直接返回，不走cache了。

缓存击穿

是缓存中没有数据，而数据库中有数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大。

解决方案	优点	缺点
互斥锁	没有额外的内存消耗 保证一致性 实现简单	线程需要等待，性能受影响 可能有死锁风险
逻辑过期	线程无需等待。性能较好	不保证一致性 有额外内存消耗 实现复杂

缓存雪崩

就是同一时间内，大量的缓存key值同时失效或者redis服务器宕机，导致大量的请求到达数据库，带来巨大的压力

解决方案

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1. 合理设置缓存过期时间

• 避免大量缓存数据同时过期，可以设置缓存的过期时间为随机值，或者在缓存集中到期之前提前对热点数据进行预热，将热点数据提前加载到缓存中。

2. 使用多级缓存

• 将缓存数据分散到不同的缓存节点或缓存服务器中，以减少缓存集中到期的风险。可以结合本地缓存、分布式缓存等方式来实现多级缓存。

3. 限流和熔断

• 对请求进行限流处理，避免大量请求同时涌入数据库。可以使用限流算法（如令牌桶、漏桶算法）对请求进行限制。同时，可以设置熔断机制，在检测到系统异常时暂时屏蔽部分请求，以保护数据库免受过载。

4. 数据库优化

• 提高数据库的处理能力和稳定性，可以采用数据库集群、读写分离、垂直拆分等方式来优化数据库架构，提高数据库的负载能力。