缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩

news2024/10/5 17:17:01

初学者总是喜欢自己吓自己，在听到缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩等问题后，就觉得这根本不是自己这个级别所能接触的知识点，甚至不敢下定决心去了解。

然而，缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩等概念只是听着高大上罢了，实则并没有你想想的那么难以理解。

从字面意思上很容易搞混缓存穿透和缓存击穿，这也是面试官喜欢埋坑的点。

缓存击穿和缓存雪崩的区别

缓存：大多数情况下，加缓存的目的是为了：减轻数据库的压力，提高系统性能。

缓存用的好，到来的性能提升是非常明显的。但如果用不好，比如出现下面两种情况，甚至可能造成系统服务器挂机。

缓存穿透：缓存和数据库中都没有请求查询的数据，每次从缓存中都查不到数据，请求转发到数据库上，同时在数据库中也查询不到该数据，查不到数据则不写入缓存。这就导致每次请求这个不存在的数据时，都要到数据库中查询，缓存根本没有起到作用，好像被穿透了一样。每次都会去访问数据库，这就是我们所说的缓存穿透问题。

缓存穿透带来的问题：

如果穿透了缓存，如果是在洪峰流量下，全部的请求都会转发到数据库中，从而导致数据库压力过大，甚至可能会因为扛不住压力而挂掉。

解决方案：

使用布隆过滤器：如果数据比较少，可以将数据库中的数据，全部放到内存中的一个Map中，这样就可以快速识别数据在缓存中是否存在。如果存在，则请求查询缓存。如果不存在，则直接拒绝该请求。但如果数据量太多了，有数千万或者上亿的数据，全都放到内存中，会占用太多的内存空间。如何使用少量的内存来达到这种效果呢？？？ - - - > 布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。
加互斥锁：缓存不存在时，先去获取锁，得到锁后，再去请求数据库。没有得到锁，则休眠一段时间后重试。
缓存空对象：从缓存和数据库中都查不到数据时，将这个 key 的 value 值设置为 null，并设置较短的过期时间 (设置过期时间太长会导致正常情况也没法使用)，一般不超过5分钟，30秒为宜。
```
redisTemplate.opsForValue().set(key, null, 30, TimeUnit.SECONDS);
```

缓存击穿：缓存击穿是指缓存中没有数据 (一般是 key 过期了)，但数据库中有该数据。在洪峰流量下，同时查询缓存没有查询到数据，请求全部打到数据库上，导致数据库压力过大，大量请求堆积。

解决方案：

缓存雪崩：在洪峰流量下，大量 key 集中在一段时间内过期失效，所有查询请求都打到数据库上，造成了缓存雪崩。

与缓存击穿的区别是：缓存击穿是因为一个热点 key 过期失效导致的情况，而缓存雪崩是指缓存中大批量的数据同时过期，巨量请求直接落在数据库中，引起数据库压力过大甚至宕机。

解决方案：

加互斥锁：缓存不存在时，先去获取锁，得到锁后，再去请求数据库查询数据，并写入缓存。没有得到锁，则休眠一段时间后重试。
数据预热：通过缓存 reload 重加载机制，预先更新缓存，再即将发生高并发访问前，手动触发加载缓存不同的 key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
做二级缓存 / 双缓存策略：Cache1为原始缓存，Cache2为拷贝缓存。Cache1失效时可以访问Cache2。Cache1缓存过期时间设置为短期，Cache2设置为长期。
过期时间加随机值：在缓存的时候，给过期时间加上一个随机值，这样就可以大幅度减少缓存在同一时间过期。
```
redisTemplate.opsForValue().set(Key, value, time + Math.random() * 1000, TimeUnit.SECONDS)；
```
设置热点 key 永不过期：(热点 key 就是最常被请求查询，且请求数量非常大的 key)