标签：缓存 并发 过期 Redis 访问 雪崩 key 数据
原文：Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩定义、原因及其解决方案-阿里云开发者社区
https://developer.aliyun.com/article/792436?spm=a2c6h.17698244.wenzhang.9.9cbf78a1kdMgh0
简介： 在高并发场景下，Redis可以很好的解决因短时间内的大访问量而导致的服务崩溃问题。但是引入redis又有可能出现缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩等问题。本文就对这三种问题进行较深入剖析。
一、缓存穿透
1.1 定义
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
1.2 解决
方案一: 缓存空对象
当存储层未命中后，即使数据库返回的空对象也对其进行缓存，同时设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。
方案二: 布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
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。
方案三: 设置可访问的白名单
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。
方案四: 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
二、缓存击穿
2.1 定义
key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，但是缓存回设期，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
案例：微博热搜问题
2.2 解决方案
方案一：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
方案二：设置热点数据永不过期
从缓存层面来说，没有设置过期时间，所以就不会出现热点key过期产生的问题
方案三：实时调整
现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
方案四：使用分布式锁
使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程在没有获取分布式锁的权限时，需要等待。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对于分布式锁的考验很大。
三、缓存雪崩
3.1 定义
缓存雪崩，是指在某个时间段，缓存集中过期失效，导致数据库异常的状况。
key对应的数据存在，但在redis中过期或者是缓存服务直接宕机，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
3.2 解决方案
方案一：构建集群
通过搭建Redis集群，保障Redis的高可用
方案二：搭建多级缓存架构
Nginx缓存+Redis缓存+其他缓存（ehcache等）
方案三：限流降级
在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。比如对某个key只允许一个线程查 询数据和写缓存,其他线程等待。
不适用高并发情况。
方案四：数据预热
在正式部署之前，先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中，
在即将发生大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
方案五：设置过期标志更新缓存
记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存
方案六：将缓存失效时间分散开
比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
标签：缓存,并发,过期,Redis,访问,雪崩,key,数据 来源： https://www.cnblogs.com/arielmeng/p/15721827.html
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