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编程问答

带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

發布時間：2024/5/7 编程问答 55 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章開始之前先做個找工作的介紹吧，由于這次疫情影響，我一個UI朋友的公司破產之后他現在處于找工作階段，一直沒有找到自己合適的，三年工作經驗左右，坐標深圳，如果有招UI的朋友可以聯系我。

作品： http://yiming.zcool.com.cn/

什么是緩存
人在地上走，鍋從天上來
緩存穿透
- 什么是緩存穿透
- 解決方案
- - 將空數據存入緩存
  - 布隆過濾器
緩存擊穿
- 什么是緩存擊穿
- 解決方案
- - 自動更新
  - 定時刷新
  - 程序加鎖
緩存雪崩
- 什么是緩存雪崩
- 解決方案
- - 隨機設置過期時間
  - 設置永久有效
總結

緩存是互聯網開發中必不可少的一部分，它能降低我們數據庫的并發數，提高我們系統的性能，比如我們經常使用的redis、emCached等等，其中redis應該是大部分的人選，為什么？因為速度快，易上手，是很多開發者的首選，但是緩存同樣存在這問題，如果使用的不恰當，也可能會造成非常嚴重的后果，這時候你可能就會有疑問，緩存只是存儲一些數據而已，怎么會造成嚴重的后果呢？下面我就帶大家一起來分析分析。

什么是緩存

緩存（cache），原始意義是指訪問速度比一般隨機存取存儲器（RAM）快的一種高速存儲器，通常它不像系統主存那樣使用DRAM技術，而使用昂貴但較快速的SRAM技術。緩存的設置是所有現代計算機系統發揮高性能的重要因素之一。

比如我們的redis、他就是緩存中比較常見的一種，他的并發讀寫能力能達到10w/s左右的速度，這個速度是相當不錯的，相對于傳統的數據存儲來說，比如數據庫，快了不知道多少倍，傳統的數據庫（mysql）操作的都是磁盤，而redis操作的是內存（ram），所以他們的速度肯定是沒法比較的，由于傳統數據庫的讀寫較慢，所以并發較高的時候就會造成性能瓶頸問題，這也是為什么需要引入緩存的原因之一。

人在地上走，鍋從天上來

我是一個快樂的程序狗，每天最快樂的事情就是codding，最大的愿望就是能準時6點下班，然后回家，但是今天肯定是走不了了，現在是17：30，我們的測試小哥哥給我提了一個很詭異的bug，難受啊，我的準時下班夢，但是作為一個程序狗，肯定都有著一顆和bug戰斗到底的決心，究竟是什么bug呢？

bug是這樣的：并發請求訂單信息，沒過幾秒就拋出系統錯誤。這個bug看著沒幾個字，但是一看就知道不好解決，尤其是像這種并發bug，能讓人瞬間白了頭，隨后我找到了測試，讓他們復現了這個神秘的bug，而我也找到了產生這個bug的來源，并且快速的修復了他，到底是什么問題呢？是因為小明（同事）在編寫代碼的時候考慮的不是很周全導致的，所以開發一定要想仔細了再動手，否則吃虧的就是自己啊。

緩存穿透

什么是緩存穿透

緩存穿透指的是：同一時刻，大量的并發請求數據庫中不存在的信息，他既不會命中緩存，也不會命中數據庫，但是他會查找數據庫。

上面的bug也是因為它產生的，測試的小哥哥查詢的訂單都是數據庫不存在的，所以這個時候這些并發請求都不會命中緩存（redis），將直達數據庫（mysql），由于大量的并發請求到達數據庫，而數據庫承受不住這么高的并發，從而導致數據庫奔潰，這就是緩存穿透。

重現bug

1.新建數據表：訂單表，結構如下：

2.編寫測試代碼

OrderBo.java

package com.ymy.bo;

import lombok.Data;

import java.io.Serializable;
import java.math.BigDecimal;

@Data
public class OrderBo implements Serializable {

/*** 自增id*/ private Long id;/***訂單編號*/ private Long orderCode;/***訂單價格*/ private BigDecimal orderPrice;/***商品名稱*/ private String peoductName;/***創建時間*/ private String createTime;

}

OrderController.java

package com.ymy.controller;

import com.ymy.bo.OrderBo;
import com.ymy.service.OrderService;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class OrderController {

private OrderService orderService;public OrderController(OrderService orderService){this.orderService = orderService; }@RequestMapping(value = "/detail",method = RequestMethod.GET) public OrderBo getDetail(@RequestParam("id") Long id){return orderService.getDetail(id); }

}

OrderService.java

package com.ymy.service;

import com.ymy.bo.OrderBo;
import com.ymy.mapper.OrderMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
@Slf4j
public class OrderService {

}

OrderMapper.java

package com.ymy.mapper;

import com.ymy.bo.OrderBo;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;

@Mapper
public interface OrderMapper {
/**
* 通過訂單id查詢訂單信息
* @param id
* @return
*/
@Select(" select id,order_code as orderCode,order_price as orderPrice,peoduct_name as peoductName,create_time as createTime from orders where id = #{id} ")
OrderBo getDetail(Long id);
}

RedisConfig.java

package com.ymy.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisConfig {

@Bean public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);// 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替換默認序列化Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);// 設置value的序列化規則和 key的序列化規則redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate; }

}

上面的代碼實現的功能很簡單，通過訂單id查詢訂單詳情，不過查詢的循序是先查緩存，如果緩存沒有數據，在查詢數據庫，大致流程圖如下：

這個過程很簡單，看上去沒有什么問題，如果你仔細觀察的話就會發現一個致命的問題，就是剛剛說的緩存穿透問題，我們來做個實驗。

我在數據庫提前添加了一條數據，信息如下：

正常情況：查詢id等于1的訂單信息。

第一次：

2020-04-19 15:55:35.564 INFO 20188 --- [nio-9900-exec-1] com.ymy.service.OrderService : 前往數據庫查詢 2020-04-19 15:55:35.675 INFO 20188 --- [nio-9900-exec-1] com.ymy.service.OrderService : 數據已經存入緩存

由于是第一次查詢，所以緩存中不會存在數據，請求直接到達了數據庫，并且獲取到了id為1的數據，并且將數據添加到了緩存。

第二次查詢id等于1的數據

2020-04-19 15:57:47.879 INFO 20188 --- [nio-9900-exec-5] com.ymy.service.OrderService : 緩存中查詢到了信息，直接返回：OrderBo(id=1, orderCode=202004191416, orderPrice=3299.00, peoductName=iphone se2, createTime=2020-04-19 14:17:07)

我們發現他直接命中了緩存，直接返回，這是正常情況，那如果非正常情況呢？比如查詢的訂單id=-1呢？這個時候會發生什么事情？

http://localhost:9900/detail?id=-1

看到沒有，請求全都進入數據庫了，這種情況是肯定不被允許的，如果你的程序中存在這種情況，一定要趕緊修改，否則有可能會讓一些心懷不軌的人直接將數據庫的服務搞宕機，那這種問題如何解決呢？

解決方案

將空數據存入緩存

什么意思呢？簡單點來說，不管數據庫中有沒有查詢到數據，都往緩存中添加一條數據，這樣下次請求的時候就會直接在緩存中返回，這種方式比較簡單粗暴，我們一起看看如何實現。

代碼改造：

OrderService.java

public OrderBo getDetail(Long id) {//緩存中查詢詞詞訂單Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("order:" + id);if(obj != null ){String data = obj.toString();log.info("緩存中查詢到了信息，直接返回：{}",data);return "".equals(data) ? null : (OrderBo) obj;}log.info("前往數據庫查詢");OrderBo orderBo = orderMapper.getDetail(id);if(orderBo != null ){//將數據保存到數據庫，有效時間一小時redisTemplate.opsForValue().set("order:" + id,orderBo,3600,TimeUnit.SECONDS);log.info("數據已經存入緩存");}else {redisTemplate.opsForValue().set("order:" + id,"",300,TimeUnit.SECONDS);log.info("數據庫中不存在此數據，但是為了防止緩存穿透，存入一條空數據到緩存中");}return orderBo;}

往緩存中添加數據的時候一定要注意值的問題，請看我這里，我添加的是一個空字符串，并不是null，是因為我判斷的條件是緩存中！=null就直接返回，如果你往緩存中添加一條null的數據，這個時候就會和你的判斷起沖突，又會進入到數據庫了，所以這點需要特別注意，我們來看測試：

第一次請求：http://localhost:9900/detail?id=-1

2020-04-19 16:23:21.520 INFO 16596 --- [nio-9900-exec-6] com.ymy.service.OrderService : 前往數據庫查詢 2020-04-19 16:23:21.577 INFO 16596 --- [nio-9900-exec-6] com.ymy.service.OrderService : 數據庫中不存在此數據，但是為了防止緩存穿透，存入一條空數據到緩存中

第二次請求：http://localhost:9900/detail?id=-1

2020-04-19 16:24:25.855 INFO 16596 --- [nio-9900-exec-9] com.ymy.service.OrderService : 緩存中查詢到了信息，直接返回：

這個時候請求命中了緩存，就不會前往數據庫中了，但是這個需要注意一點：空值的過期時間不能設置的太長，什么意思呢？設想一下，我們現在數據庫中只有id=1的數據，我們查詢id=2也會往緩存中插入一條數據，但是這個時候數據庫中新增了一條訂單id=2，用戶下次查詢的時候看到你存儲在緩存中中的數據，接直接回了空，但是數據庫中明明已經添加了這條數據，這就是為什么過期時間不要設置太久的原因，當然了，我們也需要分情況考慮，比如查詢id<=0的，我們都可以考慮永久存入緩存或者設置很長的過期時間，推薦設置很長的過期時間，為什么呢？因為訂單id不存在會<=0，但是對于>=0，我們可以將過期時間設置為30秒等等，這個看業務需求即可。

布隆過濾器

布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都比一般的算法要好的多，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

這個算法實現起來比上面第一種稍微復雜一點，這里就不具體說明了，如果感興趣的話可以百度自行了解一下，不是很難。

緩存擊穿

什么是緩存擊穿

緩存擊穿是指熱點key在某個時間點過期的時候，而恰好在這個時間點對這個Key有大量的并發請求過來，從而大量的請求打到db（數據庫）。

這個也不難理解，和緩存穿透有點像但是性質又不相同，都是緩存中沒有數據，請求命中數據庫，緩存穿透指的是數據庫中不存在的數據，緩存擊穿則是指緩存失效的問題。，這種情況不太好模擬，我們可以直接將緩存中數據清空，替代緩存數據過期。

代碼還是上面的代碼，不做任何修改，不過我們不再使用postman測試，而是采用jemter，首先我們刪除緩存中的數據，模擬key已經過期，我們查詢id=1的訂單詳細信息，但需要注意的是，我并不是發一個請求，而是100個同時請求，會發生什么呢？

線程數：

Http請求信息

聚合報告

我們發現100個并發請求全部成功，異常率為0，接下來就是重點了，控制臺會打印什么呢？

這就是緩存擊穿，是不是很恐怖，雖然命中數據庫的次數不是很多，那是因為我們的并發請求不是很大，像雙十一這種并發，如果存在這種問題，數據庫可能撐不過3秒就炸了。

解決方案

自動更新

什么是自動更新呢？這個有點類似與jwt的自動刷新token機制，jwt的自動刷新token實現原理大致為：請求的時候判斷一下token的剩余有效時間，如果有效時間小于設定的時間，那么jwt將生成一個新的token，然后再將次token重新設置過期時間，并將新的token返回給前端使用，這個也可以參考一下，redis是支持查詢某個key剩余有效時間，所以這里我們只需要設定一個時間差，比如3分鐘，請求的時候查詢的有效時間如果小于3分鐘，那么刷新這個key的有效時間，刷新這個操作可以使用異步實現（提高性能）。

可能你想到了，這種方式存在缺陷，沒錯，如果再快失效的3分鐘內沒有請求，那么緩存中的key將不會被刷新，還是會存在緩存擊穿的問題，所以這種方式不是特別推薦。

定時刷新

定時刷新有兩種方案

第一種：定時任務
查詢快要過期的key，更新內容，并刷新有效時間，這種比較消耗服務器性能，也不是特別推薦。

第二種：延遲隊列
如果大家了解它的話可能一下就知道我說的是什么意思了，將數據存入緩存的那一刻同時發送一個延遲隊列（安指定時間消費），時間小于緩存中key的過期時間，到了指定時間，消費者刷新key的有效時間再發送一個延遲隊列，以此循環，這種方式還是不錯的，但是實現方式相對于第一種來說就要復雜一點了，他需要依靠消息中間件來完成，如果消息中間件某個時間宕機，那就gg了，雖然這種方式雖然比較推薦，但是成本偏高，因為為了防止消息中間件宕機，我們有可能需要對消息中間件做集群處理。

程序加鎖

我個人推薦使用這個，為什么呢？因為它不需要額外的服務器開銷，也不需要額外的資源消耗，他僅僅只是讓線程串行而已，但是這個時候你可能就會有疑問了，加鎖不是會嚴重影響程序的效率嗎？為什么你還推薦這種方式呢？

其實并不是所有的鎖都會很大的降低程序的性能，這里我們當然不能使用synchronized，原因很簡單，他的效率比較慢，不太適合這種情況，我要介紹的這種鎖名字為：讀寫鎖。

什么是讀寫鎖？請參考我的另外一篇博客：【并發編程】java并發編程之ReentrantReadWriteLock讀寫鎖。

好了，我們一起來改造一下之前的代碼

OrderService.java

package com.ymy.service;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

@Service
@Slf4j
public class OrderService {

private RedisTemplate redisTemplate;private OrderMapper orderMapper;private static final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);private static final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();public OrderService(RedisTemplate redisTemplate, OrderMapper orderMapper) {this.redisTemplate = redisTemplate;this.orderMapper = orderMapper; }/*** 通過id查詢訂單詳情** @param id* @return*/ public OrderBo getDetail(Long id) {int num = count.incrementAndGet();//獲取讀鎖Lock readLock = readWriteLock.readLock();try {readLock.lock();//緩存中查詢訂單信息log.info("前往緩存中查詢信息，第一次,這是第：{}次請求",num);Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("order:" + id);if (obj != null) {String data = obj.toString();log.info("緩存中查詢到了信息，直接返回：{}", data);return "".equals(data) ? null : (OrderBo) obj;}log.info("沒有在緩存中獲取到數據，即將前往數據庫獲取,這是第：{}次請求",num);} finally {//釋放讀鎖readLock.unlock();}//獲取寫鎖Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();try{writeLock.lock();//緩存中查詢訂單信息log.info("第二次前往緩存中查詢信息，這是第：{}次請求",num);Object obj = redisTemplate.opsForValue().get("order:" + id);if (obj != null) {String data = obj.toString();log.info("緩存中查詢到了信息，直接返回：{}", data);return "".equals(data) ? null : (OrderBo) obj;}log.info("前往數據庫查詢,這是第：{}次請求",num);OrderBo orderBo = orderMapper.getDetail(id);log.info("數據庫返回的數據：{},這是第：{}次請求",orderBo,num);if (orderBo != null) {//將數據保存到數據庫，有效時間一小時redisTemplate.opsForValue().set("order:" + id, orderBo, 3600, TimeUnit.SECONDS);log.info("數據已經存入緩存,這是第：{}次請求",num);} else {redisTemplate.opsForValue().set("order:" + id, "", 300, TimeUnit.SECONDS);log.info("數據庫中不存在此數據，但是為了防止緩存穿透，存入一條空數據到緩存中,這是第：{}次請求",num);}return orderBo;}finally {writeLock.unlock();} }

}

加了讀寫鎖之后我們一起來看看控制臺的輸出結果：

這只是其中一部分，由于輸出的內容過長我就不全部展示出來了，我們這里需要關注的只有一個，數據庫查詢了多少次？

我們將控制臺日志拷貝到notepad++中，搜索“數據庫返回的數據”，請看結果：
我們可以看到，查詢數據庫的操作只有一處，但是查詢緩存的確實并發執行的，這就是為什么我推薦使用讀寫鎖的原因，讀寫鎖中讀鎖和寫鎖是互斥的，你覺得這樣速度還是不夠快，能不能讀鎖和寫鎖并行？答案是肯定的，請參考我的另外一篇博客：【并發編程】面試官：有沒有比讀寫鎖更快的鎖？

緩存雪崩

什么是緩存雪崩

緩存雪崩是指緩存中數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓力過大甚至宕機。

為什么會出現大批量的key過期呢？是不是我們設置了相同的過期時間導致的？

解決方案

隨機設置過期時間

這個隨機時間并不是真正的隨機時間，而是指在原來過期時間的基礎上生成一個隨機時間，這個隨機時間比較小，然后兩者相加即可。

設置永久有效

將一些常用的數據設置成為永久有效，注意哦，是經常使用的而不是全部，這點需要特別注意。

總結

什么是緩存穿透？
同一時刻，大量的并發請求數據庫中不存在的信息，他既不會命中緩存，也不會命中數據庫，但是他會查找數據庫。

什么是緩存擊穿？
緩存擊穿是指熱點key在某個時間點過期的時候，而恰好在這個時間點對這個Key有大量的并發請求過來，從而大量的請求打到db（數據庫）。

什么是緩存雪崩？
緩存中數據大批量到過期時間，而查詢數據量巨大，引起數據庫壓力過大甚至宕機

并不是只有上面幾種解決方案，這里我只是講解了幾種常用的解決方案，在日常開發中我們可以根據實際的業務需求進行選擇，沒有最好的，只有最適合自己的，所以不一定要選擇最牛逼的解決方案，但是一定要選擇最適合項目的解決方案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的带你搞明白什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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目錄

什么是緩存

人在地上走，鍋從天上來

緩存穿透

什么是緩存穿透

解決方案

將空數據存入緩存

布隆過濾器

緩存擊穿

什么是緩存擊穿

解決方案

自動更新

定時刷新

程序加鎖

緩存雪崩

什么是緩存雪崩

解決方案

隨機設置過期時間

設置永久有效

總結

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