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redis学习--缓存雪崩缓存击穿和缓存穿透(代码片段)

猎人在吃肉  猎人在吃肉  2023-03-03  766

关键词：

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1、缓存处理流程

前台请求，
先从 缓存中 取数据，
如果取到，则直接返回结果，
如果取不到时，去数据库中查询，数据库取到后，更新缓存，并返回结果；如果数据库也没取到，那直接返回空结果。

2、缓存穿透

2.1、描述

缓存穿透 是指查询一个一定不存在的数据，由于在缓存不存在，需要到数据库查询，数据库中也查不到，所以无法写入缓存，这样每次请求这个不存在的数据时都要到数据库去查询，从而可能压垮数据源。

在缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为 id为“-1” 的数据或 id为特别大且不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

特点：

要查询的数据根本（如 id=-1）就不存在；
缓存和数据库中也不存；
不停地查询数据库，可能压跨数据库。

2.2、解决办法

对空值缓存：
通常对缓存中不存在的、数据库中也不存在的数据不进行缓存，但是这也导致了每次都要查询数据库，给数据库造成巨大的压力。
如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。这样在缓存阶段进行拦截，减少应用程序和数据库的压力。
举个例子，比如 id=28888 在缓存和数据库中不存在，第一次数据库查询后也要进行缓存，后面多次请求这个数据时，可以直接跳转到空页等，避免再次查询数据库，减小应用程序压力。
设置可访问的名单（白名单）：
使用 bitmaps 类型定义一个 可以访问的名单 ，名单 id 作为 bitmaps 的偏移量。每次访问 id 和 bitmap 里面的id进行比较，如果访问 id 不在 bitmaps 里面，进行拦截，不允许访问。
采用布隆过滤器（Bloom Filter）：
布隆过滤器是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量（位图）和一系列随机映射函数（即Hash哈希函数）。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmaps 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmaps 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
布隆过滤器底层与 bitmaps 一样，只是对 bitmaps 过程进行了优化。
进行实时监控：
当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务。

3、缓存击穿

3.1、描述：

缓存击穿是指某一个key， 缓存中没有（可能是缓存到期，失效了），数据库中有的数据，这时大量访问中，都使用这个key，缓存没此数据，就是数据库中查询，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

特点：

针对一个key，在缓存中没有（可能是缓存到期，失效了）；
数据库中有的数据；
针对这一个key，大量请求去查询数据库（实际上只查询一次，放到缓存里即可）。

3.2、解决方案：

预先设置热门数据： 在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
调整过期时间： 现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长

加互斥锁，互斥锁参考代码如下：

代码运行说明：

1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了

2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，
其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。
这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。

3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，
就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点。

4、缓存雪崩（缓存数据集体失效）

4.1、描述

大量的缓存数据集中失效，此时有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期，程序都会从数据库加载数据，更新缓存，并返回结果，如果大量请求可能会瞬间把 数据库压垮 。

特点：

大量缓存集中失效；
大量查询数据库，可能压跨数据库。

4.2、缓存击穿和缓存雪崩的区别：

缓存击穿：并发地查询同一条数据；
缓存雪崩：不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

4.3、解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！

解决方案

缓存失效时间分散开，防止同一时间大量数据过期。
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
设置热点数据永远不过期。

5、参考来源：

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

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