目錄

• • 一、緩存穿透
  • • 概念
    • 解決方案
    • • 布隆過濾器
      • 緩存空對象
  • 二、緩存擊穿
  • • 概念
    • 解決方案
    • • 使用互斥鎖(mutex key)
      • 設置熱點數據永不過期
  • 三、緩存雪崩
  • • 概念
    • 解決方案
    • • redis高可用
      • 限流降級
      • 數據預熱

作為一個內存數據庫，redis也總是免不了有各種各樣的問題，這篇文章主要是針對其中三個問題進行講解：緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩。并給出一些解決方案。這三個問題是基本問題也是面試常問問題。

一、緩存穿透

概念

緩存穿透的概念很簡單，用戶想要查詢一個數據，發現redis內存數據庫沒有，也就是緩存沒有命中，于是向持久層數據庫查詢。發現也沒有，于是本次查詢失敗。當用戶很多的時候，緩存都沒有命中，于是都去請求了持久層數據庫。這會給持久層數據庫造成很大的壓力，這時候就相當于出現了緩存穿透。

這里需要注意和緩存擊穿的區別，緩存擊穿，是指一個key非常熱點，在不停的扛著大并發，大并發集中對這一個點進行訪問，當這個key在失效的瞬間，持續的大并發就穿破緩存，直接請求數據庫，就像在一個屏障上鑿開了一個洞。

解決方案

布隆過濾器

布隆過濾器是一種數據結構，垃圾網站和正常網站加起來全世界據統計也有幾十億個。網警要過濾這些垃圾網站，總不能到數據庫里面一個一個去比較吧，這就可以使用布隆過濾器。假設我們存儲一億個垃圾網站地址。

可以先有一億個二進制比特，然后網警用八個不同的隨機數產生器（F1,F2, …,F8） 產生八個信息指紋（f1, f2, …, f8）。接下來用一個隨機數產生器 G 把這八個信息指紋映射到 1 到1億中的八個自然數 g1, g2, …,g8。最后把這八個位置的二進制全部設置為一。過程如下：

有一天網警查到了一個可疑的網站，想判斷一下是否是XX網站，首先將可疑網站通過哈希映射到1億個比特數組上的8個點。如果8個點的其中有一個點不為1，則可以判斷該元素一定不存在集合中。

那這個布隆過濾器是如何解決redis中的緩存穿透呢？很簡單首先也是對所有可能查詢的參數以hash形式存儲，當用戶想要查詢的時候，使用布隆過濾器發現不在集合中，就直接丟棄，不再對持久層查詢。

這個形式很簡單。

緩存空對象

當存儲層不命中后，即使返回的空對象也將其緩存起來，同時會設置一個過期時間，之后再訪問這個數據將會從緩存中獲取，保護了后端數據源；

但是這種方法會存在兩個問題：

• 如果空值能夠被緩存起來，這就意味著緩存需要更多的空間存儲更多的鍵，因為這當中可能會有很多的空值的鍵；
• 即使對空值設置了過期時間，還是會存在緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，這對于需要保持一致性的業務會有影響。

二、緩存擊穿

概念

key可能會在某些時間點被超高并發地訪問，是一種非常“熱點”的數據。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題。

解決方案

使用互斥鎖(mutex key)

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作并回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。

public String get(key) {String value = redis.get(key);if (value == null) { //代表緩存值過期//設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load dbif (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設置成功value = db.get(key);redis.set(key, value, expire_secs);redis.del(key_mutex);} else { //這個時候代表同時候的其他線程已經load db并回設到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可sleep(50);get(key); //重試}} else {return value; }}

memcache代碼：

if (memcache.get(key) == null) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { value = db.get(key); memcache.set(key, value); memcache.delete(key_mutex); } else { sleep(50); retry(); } }

設置熱點數據永不過期

從緩存層面來看, 沒有設置過期時間, 所以不會出現熱點 key 過期后產生的問題

三、緩存雪崩

概念

緩存雪崩是指，緩存層出現了錯誤，不能正常工作了。于是所有的請求都會達到存儲層，存儲層的調用量會暴增，造成存儲層也會掛掉的情況。

解決方案

redis高可用

這個思想的含義是，既然redis有可能掛掉，那我多增設幾臺redis，這樣一臺掛掉之后其他的還可以繼續工作，其實就是搭建的集群。

限流降級

這個解決方案的思想是，在緩存失效后，通過加鎖或者隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量。比如對某個key只允許一個線程查詢數據和寫緩存，其他線程等待。

數據預熱

數據加熱的含義就是在正式部署之前，我先把可能的數據先預先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的數據就會加載到緩存中。在即將發生大并發訪問前手動觸發加載緩存不同的key，設置不同的過期時間，讓緩存失效的時間點盡量均勻。

文章已上傳gitee https://gitee.com/codingce/hexo-blog
項目地址: https://github.com/xzMhehe/codingce-java

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis缓存穿透、缓存击穿和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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