缓存穿透key对应的数据在数据源并不存在缓存击穿key对应的数据存在但在redis中过期缓存雪崩key对应的数据存在但在redis中过期针对很多key缓存抱歉上一版可能因为分隔行/对齐不规范导致渲染错位。重新给一个标准 Markdown 表格对比项缓存穿透缓存击穿缓存雪崩简单含义key 对应的数据在数据源中也不存在缓存和数据库都查不到某个热点 key 对应的数据存在但该 key 在 Redis 中过期很多 key 对应的数据存在但大量 key 在 Redis 中同时过期或 Redis 整体不可用主要原因请求查询不存在的数据缓存无法命中每次都打到数据库恶意请求可利用这一点压垮数据库热点 key 过期瞬间大量并发请求同时打到数据库大量 key 过期时间相同Redis 故障缓存集中失效请求瞬间压到数据库解决方式缓存空值并设置较短过期时间布隆过滤器拦截不存在 key参数校验接口限流加互斥锁只放一个请求回源数据库热点 key 逻辑过期热点数据预热必要时热点 key 不设过期过期时间加随机值避免同时失效Redis 高可用部署多级缓存限流降级缓存预热一、缓存穿透1.问题描述应用服务器压力变大redis命中率降低一直查询数据库redis查询不到数据库出现很多非正常的url访问key对应的数据在数据源并不存在每次针对此key的请求从缓存获取不到请求都会压到数据源从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息不论缓存还是数据库都没有若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。2.解决方案一个一定不存在缓存及查询不到的数据由于缓存是不命中时被动写的并且出于容错考虑如果从存储层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存储层去查询失去了缓存的意义。解决方案1 对空值缓存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2 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。3 采用布隆过滤器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。4 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1.问题描述数据库的访问压力瞬时增加redis里面没有出现大量的key过期redis正常运行redis的某个key过期了大量访问使用这个keykey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这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。2.解决方案key可能会在某些时间点被超高并发地访问是一种非常“热点”的数据。这个时候需要考虑一个问题缓存被“击穿”的问题。解决问题1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2实时调整现场监控哪些数据热门实时调整key的过期时长3使用锁1.就是在缓存失效的时候判断拿出来的值为空不是立即去load db。2.先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作比如Redis的SETNX去set一个mutex key3.当操作返回成功时再进行load db的操作并回设缓存,最后删除mutex key4.当操作返回失败证明有线程在load db当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。三、缓存雪崩1.问题描述数据库压力变大服务器崩溃在极少的时间段查询大量的key的集中过期情况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这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存前者则是某一个key正常访问缓存失效瞬间2.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1 构建多级缓存架构nginx缓存 redis缓存 其他缓存ehcache等2 使用锁或队列用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况3 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。4 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。