总结一下Redis的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

缓存是提高体系功能的一种常见手段，其中Redis是一种常用的高功能缓存数据库。可是在运用缓存时，可能会遇到一些问题，比如缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩等问题，本文将介绍这些问题的概念、原因以及解决方案。

缓存击穿

缓存击穿指的是在高并发状况下，一个缓存的key在缓存中不存在，导致每次恳求都要拜访数据库，然后导致数据库压力过大，甚至溃散。这种状况通常产生在一些热门数据上，比如用户登录信息等。

原因

缓存击穿的原因是因为在某些热门数据的key失效或者被删去时，许多的并发恳求一起拜访这个key，导致缓存中不存在这个key的数据，然后每个恳求都需要去拜访数据库获取数据，形成数据库压力过大。

解决方案

• 1.设置热门数据永不过期

在缓存中设置热门数据永不过期能够有效地防止缓存击穿问题。可是这种方式会导致缓存中存在许多过期可是占用内存的数据，因此需要在设置缓存数据时进行权衡。

String key = "hot_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    value = db.get(key);
    if (value != null) {
        redis.set(key, value);
        redis.persist(key); //设置key永不过期
    }
}

• 2.设置热门数据短期过期

为了防止缓存中过多占用内存的数据，能够将热门数据设置一个相对较短的过期时刻，比如1分钟，这样能够防止过期数据占用过多内存。当热门数据过期后，能够在后台异步更新缓存数据。

String key = "hot_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //增加分布式锁，防止缓存穿透
    if(redis.setNx("lock_"+key,"value")){
        value = db.get(key);
        if (value != null) {
            redis.set(key, value);
            redis.expire(key,60); //设置key过期时刻为1分钟
        }
        redis.del("lock_"+key);
    }else {
        Thread.sleep(50);
        return queryDataFromCache(key);
    }
}

缓存穿透

缓存穿透指的是当许多的并发恳求一起查询一个不存在的key时，因为缓存中没有对应的数据，所以每个恳求都会去拜访数据库，导致数据库压力过大。

原因

缓存穿透的原因是因为黑客攻击或者歹意恳求，可能会对某些不存在的数据进行许多的恳求，然后导致缓存穿透问题。

解决方案

• 1.对查询结果为空的key设置空值

当缓存查询的结果为空时，能够将结果设置为空值写入缓存，这样下次查询相同的key时，能够直接从缓存中获取结果，防止了查询数据库的开销。

String key = "not_exist_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //增加分布式锁，防止缓存穿透
    if(redis.setNx("lock_"+key,"value")){
        value = db.get(key);
        if (value != null) {
            redis.set(key, value);
        }else {
            redis.set(key, ""); //设置空值
            redis.expire(key, 60); //设置过期时刻为1分钟
        }
        redis.del("lock_"+key);
    }else {
        Thread.sleep(50);
        return queryDataFromCache(key);
    }
}

• 2.BloomFilter过滤不合法恳求

运用BloomFilter能够对恳求参数进行过滤，将不合法恳求阻拦在体系外部，然后防止了对体系的压力。

BloomFilter filter = new BloomFilter(10000, 0.001); //设置布隆过滤器
String key = "not_exist_data";
if(filter.mightContain(key)){
    return null;
}
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //增加分布式锁，防止缓存穿透
    if(redis.setNx("lock_"+key,"value")){
        value = db.get(key);
        if (value != null) {
            redis.set(key, value);
        }else {
            filter.put(key); //将不合法key参加过滤器
        }
        redis.del("lock_"+key);
    }else {
        Thread.sleep(50);
        return queryDataFromCache(key);
    }
}

缓存雪崩

缓存雪崩指的是在缓存中存在许多的key过期时刻相同或者失效的状况下，当这些key一起失效时，许多的并发恳求都会涌入数据库，导致数据库压力过大，甚至溃散。

原因

缓存雪崩的原因是因为在缓存中存在许多的key一起过期，导致许多的并发恳求一起涌入数据库。

解决方案

• 1.缓存数据随机过期时刻

为了防止缓存中许多key一起过期，能够设置每个缓存数据的过期时刻不同，比如能够在原有过期时刻的基础上增加一个随机时刻，这样能够防止许多key一起过期的状况。

String key = "hot_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //增加分布式锁，防止缓存穿透
    if(redis.setNx("lock_"+key,"value")){
        value = db.get(key);
        if (value != null) {
            //设置随机过期时刻，防止缓存雪崩
            Random random = new Random();
            int expireTime = random.nextInt(1800) + 1800; //过期时刻在30~60分钟之间
            redis.set(key, value);
            redis.expire(key, expireTime);
        }
        redis.del("lock_"+key);
    }else {
        Thread.sleep(50);
        return queryDataFromCache(key);
    }
}

• 2.缓存数据预加载

为了防止在缓存中许多的key失效，能够在缓存数据过期之前，提前将缓存数据改写到缓存中，确保数据的可用性。

String key = "hot_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //增加分布式锁，防止缓存穿透
    if(redis.setNx("lock_"+key,"value")){
        value = db.get(key);
        if (value != null) {
            redis.set(key, value);
            redis.expire(key, 1800); //设置过期时刻为30分钟
        }
        redis.del("lock_"+key);
    }else {
        Thread.sleep(50);
        return queryDataFromCache(key);
    }
}else {
    //判别缓存是否需要改写
    if(redis.ttl(key) < 300){
        new Thread(() -> {
            String newValue = db.get(key);
            if (newValue != null) {
                redis.set(key, newValue);
                redis.expire(key, 1800); //设置过期时刻为30分钟
            }
        }).start();
    }
}

• 3.限流降级

当缓存雪崩问题出现时，能够通过限流降级的方式来减少对数据库的恳求，然后确保体系的可用性。能够通过配置Hystrix等限流降级框架来实现。

String key = "hot_data";
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    //运用Hystrix进行限流降级
    value = HystrixCommand.execute(() -> {
        String data = db.get(key);
        redis.set(key, data);
        redis.expire(key, 1800); //设置过期时刻为30分钟
        return data;
    }, () -> {
        return "体系繁忙，请稍后重试！";
    });
}

总结

Redis的运用，能够有效地提高体系的功能和可用性。可是在运用过程中，需要留意缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩等问题，选用恰当的解决方案来防止这些问题的产生，然后确保体系的稳定性和可靠性。