Redis缓存穿透、击穿、雪崩来解释个明白mangolove的专栏-

随着用户的增长，用户的请求也越来越频繁，为了保证服务器在高并发的情况能正常提供服务，我们首先引入了缓存Redis，减少数据库的压力和数据的安全性同时提高了接口反应效率，解决了用户的请求直接与数据库建立连接。 

但是在使用Redis的时候，随之而来的问题也会越来越多，有些请求甚至会直接越过Redis直接请求数据库，今天我们来了解Redis数据库经常会谈及的问题缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。

缓存雪崩

在某一时刻，大量的key失效，用户大量请求直接请求数据库，导致数据库宕机。此时的Redis形同虚设，用户大量请求都命中不了，导致数据库服务器压力过大，Redis本身是用来减少数据库的压力，那么此时如何解决呢？

缓存雪崩解决方案

1.随机设置缓存的过期时间，以防同时过期大量缓存数据。

 var time = Math.random()*10000;>setex name time mango

2.如果是在集群环境中，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。

3.也可以热点数据永不过期，如果有数据更新就直接更新redis即可。

 >set name mango>set name zhangsan    #修改key的value值

缓存击穿

缓存里面的一个key非常的火爆，在某一时间这个key刚好过期，大并发数据量击穿了缓存直接请求数据库，导致数据库压力过大，严重情况会导致数据库崩溃，这就是缓存击穿。例如：微博热点新闻，某个明星又出绯闻了，然后大量的粉丝刷文章刷评论，一时间热火朝天，突然请求这条微博的缓存过期，那么大量的请求直接涌向数据库，建立大量连接，数据库还没反应过来就崩了。

缓存击穿解决方案

1.设置这个key永远不会过期

 >hset 156486453215 title "mango上热搜" describe "mango太帅了"

2.程序控制请求数据库的次数，比如添加互斥锁、延时请求（1s后请求）

 public static string GetData(string key){    //从redis查数据    string result = RedisHelper.GetDataByKey(key);    if(string.IsNull(result))    //获取到空数据    {        lock(obj)    //锁定资源        {            //从数据库获取数据            result = DB.GetDataByKey(key);            //校验            if(!string.IsNull(result))            {                RedisHelper.SetData(key,result);    //缓存且返回                return result;            }        }        Thread.sleep(1000);    //先睡一觉    }}

意思大概是这么个意思，代码的话，哈哈哈，明白意思最重要。

3.服务器熔断、降级，限制每个用户的访问次数，并且如果获取不到数据即返回一个固定的推荐页面。

缓存穿透

用户不断地请求一个缓存没有并且数据库也没有的数据，服务器疯狂的跟数据库建立连接从而压倒数据库。比如说：根据产品id获取产品详情的接口，那么我用一个id=-1去请求，那肯定是获取不到任何数据的。一般这样的情况有可能服务器遭到了恶意攻击。

缓存穿透解决方案

1.在用户请求的接口层增加一些校验，例如：用户鉴权校验、参数传值校验等不合法的参数请求即直接返回。开发者应该保持一个悲观的态度，不要相信任何客户端因为计算机本身不知道操作者是谁，任何参数都应该考虑到。

 if(id < 0){    return("参数不合法");}

2.使用Redis高级数据结构布隆过滤器（Redis如何实现刷抖音不重复-布隆过滤器（Bloom Filter）），他就是检测数据库中是否存在该key，不存在就直接返回即可。

 >bf.mexists user(integer) 0    #如果不存在，则return

写到最后

缓存的雪崩、击穿、穿透其实都是客户端请求直接越过缓存直接请求数据库，但是他们从意义上来讲又有微妙的不同。大家一定要理解这三者是如何产生的，才能对症下药。

在用户请求的时候我们可以配置服务器的熔断+降级，保证服务器不会崩溃，用户请求频繁可以限制它的请求次数，或者可以牺牲部分用户的性能。

一般来讲数据到达一定量后，为了保证服务器的高可用，我们会对redis建立集群或者是主从+哨兵模式，避免redis直接挂掉没有任何的机器代替。也可以使用redis持久化，如果Redis崩溃，重启后且恢复数据

当然，我们也要保证数据库本身具有一定的抗压性，比如我们添加一主多从的数据库，保证数据库不会那么容易崩溃。

一名正在抢救的coder

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