目錄

一、緩存預(yù)熱

二、緩存雪崩

三、緩存擊穿

四、緩存穿透

---

一、緩存預(yù)熱

?

開過車的都知道，冬天的時(shí)候啟動(dòng)我們的小汽車之后不要直接駕駛，先讓車子發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)熱一段時(shí)間再啟動(dòng)。緩存預(yù)熱是一樣的道理。

緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)啟動(dòng)前，提前將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。避免在用戶請求的時(shí)候，先查 詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題！用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)。

如果我們不進(jìn)行緩存預(yù)熱會(huì)出現(xiàn)什么問題呢？

1. 請求數(shù)量較高

2. 主從之間數(shù)據(jù)吞吐量較大，數(shù)據(jù)同步操作頻度較高,因?yàn)閯倓倖?dòng)時(shí)，緩存中沒有任何數(shù)據(jù)。

---

二、緩存雪崩

?

緩存雪崩是指在同一時(shí)段大量的緩存key同時(shí)失效或者Redis服務(wù)宕機(jī)，導(dǎo)致大量請求到達(dá)數(shù)據(jù)庫，帶來巨大壓力。

?怎么解決這種問題呢？

1、給不同的Key的TTL添加隨機(jī)值

2、利用Redis集群提高服務(wù)的可用性

3、給緩存業(yè)務(wù)添加降級限流策略

4、給業(yè)務(wù)添加多級緩存

---

三、緩存擊穿

?

緩存擊穿問題也叫熱點(diǎn)Key問題，就是一個(gè)被高并發(fā)訪問并且緩存重建業(yè)務(wù)較復(fù)雜的key突然失效了，無數(shù)的請求訪問會(huì)在瞬間給數(shù)據(jù)庫帶來巨大的沖擊。

怎么解決這個(gè)問題呢？

1、互斥鎖

互斥鎖簡單來說就是用戶訪問緩存時(shí)沒有查到數(shù)據(jù)，于是就去獲取這個(gè)互斥鎖，拿到之后先不釋放，然后去查詢數(shù)據(jù)庫找數(shù)據(jù)，再將找到的數(shù)據(jù)寫入緩存，再釋放鎖這樣的過程。在第一個(gè)線程執(zhí)行此過程的同時(shí)，如果有其他線程也來訪問緩存中的這個(gè)數(shù)據(jù)，因?yàn)榫€程1沒有釋放互斥鎖，所以線程2就會(huì)等待，設(shè)置一個(gè)休眠時(shí)間過一段時(shí)間再重試獲取互斥鎖，直到線程1釋放掉，線程2獲取到鎖之后就會(huì)在緩存中直接讀取到數(shù)據(jù)。

2、邏輯過期

我們之所以會(huì)出現(xiàn)這個(gè)緩存擊穿問題，主要原因是在于我們對key設(shè)置了過期時(shí)間，假設(shè)我們不設(shè)置過期時(shí)間，其實(shí)就不會(huì)有緩存擊穿的問題，但是不設(shè)置過期時(shí)間，這樣數(shù)據(jù)不就一直占用我們 內(nèi)存了嗎，我們可以采用邏輯過期方案。

我們把過期時(shí)間設(shè)置在 redis的value中，注意：這個(gè)過期時(shí)間并不會(huì)直接作用于redis，而是我們后續(xù)通過邏輯去處理。假設(shè)線程1去查詢緩存，然后從value中判斷出來當(dāng)前的數(shù)據(jù)已經(jīng)過期了，此時(shí)線程1 去獲得互斥鎖，那么其他線程會(huì)進(jìn)行阻塞，獲得了鎖的線程他會(huì)開啟一個(gè)線程去進(jìn)行以前的重構(gòu)數(shù)據(jù)的邏輯，直到新開的線程完成這個(gè)邏輯后，才釋放鎖， 而線程1直接進(jìn)行返回，假設(shè)現(xiàn)在線程3過來訪 問，由于線程線程2持有著鎖，所以線程3無法獲得鎖，線程3也直接返回?cái)?shù)據(jù)，只有等到新開的線程2把重建數(shù)據(jù)構(gòu)建完后，其他線程才能走返回正確的數(shù)據(jù)。

?優(yōu)點(diǎn)：異步的構(gòu)建緩存，響應(yīng)速度快。

?缺點(diǎn)：在線程2沒有釋放鎖之前，線程1和后面的線程返回的都是臟數(shù)據(jù)。

3、對比

解決方案	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)
互斥鎖	沒有額外內(nèi)存消耗 保證一致性 實(shí)現(xiàn)簡單	線程需要等待，性能受影響 可能有死鎖風(fēng)險(xiǎn)
邏輯過期	線程無需等待，性能好	有額外內(nèi)存消耗 不保證一致性 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜

---

四、緩存穿透

?

緩存穿透是指客戶端請求的數(shù)據(jù)在緩存中和數(shù)據(jù)庫中都不存在，這樣緩存永遠(yuǎn)不會(huì)生效，這 些請求都會(huì)打到數(shù)據(jù)庫。

怎么解決這個(gè)問題呢？

1、緩存空對象

當(dāng)我們客戶端訪問不存在的數(shù)據(jù)時(shí)，先請求redis，但是此時(shí)redis中沒有數(shù)據(jù)， 此時(shí)會(huì)訪問到數(shù)據(jù)庫，但是數(shù)據(jù)庫中也沒有數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)穿透了緩存，直擊數(shù)據(jù)庫，我們都知道數(shù)據(jù) 庫能夠承載的并發(fā)不如redis這么高，如果大量的請求同時(shí)過來訪問這種不存在的數(shù)據(jù)，這些請求就都會(huì)訪問到數(shù)據(jù)庫，簡單的解決方案就是哪怕這個(gè)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中也不存在，我們也把這個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)做null存入到redis 中去，這樣，下次用戶過來訪問這個(gè)不存在的數(shù)據(jù)，那么在redis中也能找到這個(gè)數(shù)據(jù)就不會(huì)進(jìn)入到緩存 了

?

2、布隆過濾?

布隆過濾器其實(shí)采用的是哈希思想來解決這個(gè)問題，通過一個(gè)龐大的二進(jìn)制數(shù)組，走哈希思 想去判斷當(dāng)前這個(gè)要查詢的這個(gè)數(shù)據(jù)是否存在，如果布隆過濾器判斷存在，則放行，這個(gè)請求會(huì)去訪問 redis，哪怕此時(shí)redis中的數(shù)據(jù)過期了，但是數(shù)據(jù)庫中一定存在這個(gè)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中查詢出來這個(gè)數(shù) 據(jù)后，再將其放入到redis中。

?3，對比

解決方案	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)
緩存空對象	實(shí)現(xiàn)簡單，維護(hù)方便	額外的內(nèi)存消耗 可能造成短期的不一致
布隆過濾?	內(nèi)存占用較少，沒有多余key	實(shí)現(xiàn)復(fù)雜 因?yàn)槭褂玫氖枪Ｋ枷?#xff0c;就避免不了會(huì)產(chǎn)生哈希沖突，存在誤判可能