 楔子  在使用 Redis 时，会面临缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿等问题，无论哪一个发生，都会导致大量请求打到数据库。如果数据库宕机，那就是很严重的事故了。 下面我们就来分析一下，这几个问题产生的原因以及解决办法。 缓存雪崩 缓存雪崩是指在短时间内，有大量缓存同时过期，导致大量请求直接查询数据库，从而对数据库造成了巨大的压力，严重情况下可能会导致数据库宕机。这种情况就叫做缓存雪崩。
以上对比图可以看出缓存雪崩对系统造成的影响，那么问题来了，缓存雪崩是如何产生的呢？
而问题的解决方式也很简单，首先来看第一种情况。 1）当大量 key 同时过期时。 为了避免缓存同时过期，可在设置缓存时额外添加一个随机时间，这样一来数据的过期时间会有所差别，但差别又不会太大。即避免了大量的缓存同时失效，又能满足业务功能。 除了微调过期时间之外，还可以通过服务降级。而所谓的服务降级就是指，在服务器资源不够、或者说压力过大时，将一些非核心服务暂停，优先保证核心服务的运行。比如：
这样一来，只有部分过期数据的请求会发送到数据库，数据库的压力就没有那么大了。 另外还设计二级缓存，也就是除了 Redis 之外，再设置一层缓存，当缓存失效之后，先去查询二级缓存。 2）Redis 实例宕机。 实例宕机相比缓存雪崩要更加严重，一般来说一个 Redis 实例可以支持数万级别的请求处理吞吐量，而单个数据库可能只支持数千级别的请求处理吞吐量，它们两个的处理能力至少相差了近十倍。由于 Redis 缓存失效，所以数据库就可能要承受近十倍的请求压力，从而因为压力过大而崩溃。 这个时候，可以进行服务熔断。服务熔断指的是在发生缓存雪崩时，为了防止引发数据库雪崩，甚至是整个系统的崩溃，我们暂停业务应用对缓存系统的接口访问。再具体点说，就是业务应用调用缓存接口时，缓存客户端并不把请求发给 Redis 缓存实例，而是直接返回，等到 Redis 缓存实例重新恢复服务后，再允许应用请求发送到缓存系统。 这样一来，我们就避免了大量请求因缓存缺失，而积压到数据库系统，保证了数据库系统的正常运行。 在业务系统运行时，我们可以监测 Redis 缓存所在机器和数据库所在机器的负载指标，例如每秒请求数、CPU 利用率、内存利用率等。如果我们发现 Redis 缓存实例宕机了，而数据库所在机器的负载压力突然增加（例如每秒请求数激增），说明就发生缓存雪崩了，大量请求被发送到数据库进行处理。我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，从而降低对数据库的访问压力。 因此服务熔断虽然可以保证数据库的正常运行，但是暂停了整个缓存系统的访问，对业务应用的影响范围大。为了尽可能减少这种影响，我们也可以进行请求限流。也就是在业务系统的请求入口前端，通过加锁排队的方式控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。 假设业务系统正常运行时，请求入口前端允许每秒进入系统的请求是 1 万个，其中 9000 个请求都能在缓存系统中进行处理，只有 1000 个请求会被应用发送到数据库进行处理。 然而一旦 Redis 宕机，数据库的每秒请求数会突然增加到每秒 1 万个，此时我们就可以启动请求限流机制，在请求入口前端只允许每秒进入系统的请求数为 1000 个，再多的请求就会在入口前端被直接拒绝服务。所以使用了请求限流，就可以避免大量并发请求压力传递到数据库层。 所以使用服务熔断或是请求限流机制，来应对 Redis 实例宕机导致的缓存雪崩问题，是属于事后诸葛亮。也就是已经发生非常严重的缓存雪崩了（实例宕机了），我们使用这两个机制，来降低雪崩对数据库和整个业务系统的影响。而我们也可以提前预防，也就是通过主从复制的方式，搭建 Redis 高可用集群，主节点挂了就切换到从节点。 所以当发生缓存雪崩时，解决方案如下：
缓存击穿 缓存击穿指的是热点数据在某一时刻失效了，然后有大量的并发请求要访问热点数据，但由于数据已失效，于是这些请求就会全部打到数据库，从而给数据库造成巨大的压力，这种情况就叫做缓存击穿。 缓存击穿的执行流程如下图所示：
它的解决方案有以下两个： 1）加锁排队 此处理方式和缓存雪崩加锁排队的方法类似，都是在查询数据库时加锁排队，以此来减少服务器的运行压力。 但缓存击穿只是热点数据失效，所以我们有更加优雅的方式解决。 2）永不过期 对于某些热点缓存，我们可以设置永不过期，这样就能保证缓存的稳定性。但需要注意：在数据更改之后，要及时更新此热点缓存，不然就会造成查询结果的误差。 缓存穿透 缓存穿透是指查询数据库和缓存都无数据，因为数据库查询无数据，出于容错考虑，不会将结果保存到缓存中。因此每次请求都会去查询数据库，这种情况就叫做缓存穿透。
那么缓存穿透会在什么时候发生呢？
缓存穿透会给数据库造成很大的压力，而缓存穿透的解决方案有以下几个。 1）缓存空值或缺省值 一旦发生缓存穿透，我们就可以针对查询的数据，在 Redis 中缓存一个空值或是和业务层协商确定的缺省值（例如，库存的缺省值可以设为 0）。后续应用发送请求进行查询时，就可以直接从 Redis 中读取空值或缺省值，然后返回。从而避免把大量请求发送给数据库处理，保证了数据库的正常运行。 但为了提高前台用户的使用体验 (解决长时间内查询不到任何信息的情况)，但是我们可以将空结果的缓存时间设置得短一些，例如 3~5 分钟，以防止无用数据过多。 2）使用布隆过滤器 关于布隆过滤器我们后面会说，总之它的特点就是：如果布隆过滤器检测数据存在，那么数据有可能不存在；但如果布隆过滤器检测数据不存在，那么数据一定不存在。 如果数据不存在，那么就不会查询数据库了，这样一来即使发生缓存穿透，也不会影响数据库。布隆过滤器可使用 Redis 实现，本身就能承担较大的并发访问压力。 3）在请求入口的前端进行检测 缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。 跟缓存雪崩、缓存击穿这两类问题相比，缓存穿透的影响更大一些。从预防的角度来说，我们需要避免误删除数据库和缓存中的数据；从应对角度来说，我们可以在业务系统中使用缓存空值或缺省值、使用布隆过滤器，以及进行恶意请求检测等方法。  缓存预热 再补充一下缓存预热，首先缓存预热并不是一个问题，而是使用缓存时的一个优化方案，它可以提高前台用户的使用体验。 缓存预热指的是在系统启动的时候，先把查询结果预存到缓存中，以便用户后面查询时可以直接从缓存中读取，节约用户的等待时间。
缓存预热的实现思路有以下三种：
小结 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透三者都比较类似，缓存雪崩是大量的 key 同时失效，导致请求全部访问数据库；而缓存击穿是某个 key、只不过是热点 key 失效了，同样导致大量请求访问数据库；缓存穿透是大量请求访问不存在的 key，导致数据库压力增大。 因此这三者是比较相似的，它们的解决方案如下：
最后再说一下，服务熔断、服务降级、请求限流这些方法都是属于有损方案，在保证数据库和整体系统稳定的同时，会对业务应用带来负面影响。 例如使用服务降级时，数据的部分请求就只能得到错误返回信息，无法正常处理。如果使用了服务熔断，那么整个缓存系统的服务都被暂停了，影响的业务范围更大。而使用了请求限流机制后，整个业务系统的吞吐率会降低，能并发处理的用户请求会减少，会影响到用户体验。 所以尽量还是提前做好准备，防患于未然。 本文参考自：
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