Redis 缓存雪崩、击穿、穿透

雪崩

什么是redis缓存雪崩现象呢？

当Redis在某一时间段内，出现大量的key失效了，所以导致请求全部涌入到了数据库当中，此时数据库压力巨大，可能会导致崩溃。

雪崩现象的本质就是 某一时间，大量的key过期了。

我们要解决这个问题就需要合理的管理每一个key在redis缓存中的生命周期，避免大量的key同一时间过期。

产生的原因

• 给大量的key设置相同的过期时间，所以导致会在同一时间缓存过期。
• Redis服务宕机了，所有请求都会绕过缓存直接到数据库中。

解决方案

针对相同时间过期

首先问题出现在了大量的key过期时间一致，我们一般设置key过期时间时，一般会指定它生存多久，而不会指定在什么时刻失效，所以我们可以在指定过期时间时不要设置N时间过期，而是在这个时间上加一个随机值，这个随机值可以根据业务需求来定，比如1-5分钟。

针对Redis宕机了

Redis宕机了，也就是说当前Redis服务器部署，不满足高可用性。那么我们可以通过Redis高可用组件来避免一台服务器宕机了，就导致业务崩溃。比如可以采用Redis的哨兵模式或者Redis集群模式。

当主库挂了，可以第一时间让从库升级为主库，继续为业务提供缓存服务。

当然为了最大化提升缓存的高可用性，可以在业务服务器当中，再添加一层缓存，这里的缓存由于内存硬件限制，不能存储大量的数据，但是可以存储一些热点key。使这些热点key长时间驻留在缓存中，不会因为Redis服务器宕机了，导致请求全部涌向了数据库中。

还有一种策略，它属于兜底的策略。使用限流和熔断。

限流：可以在网关层对请求进行限流（令牌桶等方法），这样不会导致大量的请求同一时间涌入数据库中。

熔断机制：当下游服务出现故障时，为了它不影响当前服务，可以直接放弃访问下游服务，直接返回错误给用户。避免长时间等待下游服务的恢复，导致上游服务崩溃。

击穿

我在最初学习Redis缓存的时候，分不清楚击穿和穿透，有时会会记混。

在这里我尽可能把这两个概念，写清楚，让之后的自己或者读者能够一眼分清楚什么是击穿什么是穿透。

穿透可以联想渗透测试（一种提前防止黑客攻击的安全测试-找漏洞）,它是大量请求访问不存在的数据。一般是由黑客进行攻击时造成的。

缓存击穿主要问题是针对热点key突然过期了，大量访问该热点key的请求只能涌向数据库，导致数据库压力上升。

解决方案

• 最简单的方式是针对热点key设置长时间过期时间或者设置为永不自动过期，可以手动删除key。

• 在业务服务器中，添加一个缓存，里面存储着所有的热点key，然后设置为永不过期，虽然redis中的过期了，不影响业务服务器里的缓存获取。

• 加互斥锁，当一个请求访问热点key发现它过期了，然后加锁，从数据库获取数据，并且放入Redis缓存中，之后释放锁。这样其它请求就可以直接从Redis中访问热点key了。但是该方法，会有加锁-释放锁操作。会导致性能在某一时刻（等待锁）的时候会下降很多。

• 逻辑过期：在数据字段，加一个逻辑过期时间，如果请求访问热点key发现，逻辑过期了，可以另起一个协程去更新这个key，然后返回旧的数据，可能会导致数据短暂的不一致,但是保证了可用性。

穿透

缓存穿透主要问题是大量请求访问不存在的数据，然后这些请求涌入数据库中，破坏数据库的可用性。

一般是有黑客攻击，所造成的正常用户请求无法及时响应，因为服务器资源被黑客的大量求请所占用。

解决方案

• 我第一个想法是在风控系统中，直接判断一些用户短时间内大量请求不存在的数据，直接拒绝该用户访问下游服务。

• 也可以采用布隆过滤器，将大量的数据映射是否存在映射到小内存中。布隆过滤器就类似于一个漏斗，将请求过滤成更少的请求。将访问不存在的数据在网管层，就直接返回数据不存，不需要将该请求传递给具体的服务。但是布隆过滤器有误判的可能。

• 缓存一个空的对象（cache null）。如果数据库查不到该数据，就直接在缓存中缓存一个null对象，也就是说第一次访问数据库不存在的数据，那么就在缓存中缓存一个key的null值，然后后续的访问就直接在缓存层直接获取null了不需要将请求传递到数据库中。

• 在接口前端，进行参数校验，比如ID >0等措施。