缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿

前言

几种现象很常见，基本都是在高并发的场景下，因为大量请求没有在缓存中查询到数据而从数据库中查询，形成了数据库的并发量瞬间增大。

好比2000的QPS，对于Redis来讲顶的很轻松，可是普通服务器上的数据库就很难顶。

下面对这集中状况进行一个简单介绍，并总结一些解决方案。

1、缓存雪崩

一、现象

项目中，一般会将热点数据保存到Redis并设置过时时间，好比在12点将热点数据放到Redis中，过时时间为1小时。

请求时，先去Redis读取数据，若是Redis中不存在该数据，就去数据库中读取数据，而后放到缓存中。

这种设计在并发大时会出现一个问题。

如上面的设计，在1点、2点、3点……的时候，若是缓存失效时，系统并发请求过大，就会对数据库形成周期性的压力。

其实缓存的集中过时并非很是致命的，最致命的雪崩状况是缓存服务器失效（死机、断网）。

之因此这么说，是由于缓存集中过时形成的缓存雪崩，也会集中建立缓存，数据库兴许能够顶住。

但由于缓存服务节点失效而形成的缓存雪崩，对数据库形成的压力则是难以预估的，颇有可能把数据库压垮，形成系统不可用。

这种状况下，若是缓存由于过时时间到达而失效，那么就会有大量的请求打到数据库，形成周期性的数据库压力。

总结：缓存忽然不可能，接着来的大量请求瞬间打在了数据库。

二、解决方案

一、随机设置缓存的过时时间：在指定的缓存过时时间上，随机在加上必定时间的过时，不让缓存在同一时间过时，好比超时时间是固定的5分钟，能够随机加上2分钟内的秒数。

二、缓存备份，在A缓存节点设置过时时间，B缓存节点不设置过时时间，当A失效时去读取B。

三、不设置过时时间，在修改数据库时更新缓存。

2、缓存穿透

一、现象

缓存穿透是指，在缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，形成数据库压力增大。

例如，数据库中的数据主键使用自增，从1开始。可是用户不断查询主键为“-1”的数据，或主键特别大的不存在的数据。这时的用户极可能是攻击者，攻击会致使数据库压力过大。

二、解决方案

一、在应用程序层增长校验，如用户鉴权校验，主键基础校验等。

二、应用程序作限流、熔断、降级，能够从网关层进行限流（例如在Nginx中进行配置），或者使用相似Hystrix的组件进行熔断或降级。

三、使用布隆过滤器，先判断要查询的主键是否存在。

四、使用互斥锁。

3、缓存击穿

一、现象

缓存击穿是指缓存中没有，但数据库中有的数据。

例如，缓存中保存了一个很是热的数据，当缓存过时的同时，并发读取这个热数据的用户特别多，同一时间读缓存但没读到数据，又同时去数据库去取数据，形成了数据库的压力瞬间增大，这种状况就叫缓存击穿。

二、解决方案

一、设置热点数据永远不过时，更新数据库的同时更新缓存。

二、使用互斥锁；