Linux之Redis 缓存雪崩，击穿，穿透

1、缓存雪崩

 1.1 造成原因

       一、 简单来说就是当时设计缓存时存在问题，导致大部分缓存数据在相同时间内，大量过期。这样就会把压力全部给了数据库。

        二、Redis 缓存实例发生故障宕机。

1.2 解决方案

1、解决热点数据集中失效

针对大量数据集中失效带来的缓存雪崩问题，可以用下面几种方案解决：

•     均匀过期：给热点数据设置不同的过期时间，给每个key的失效时间加一个随机值；
•     设置热点数据永不过期：不设置失效时间，有更新的话，需要更新缓存；
•     服务降级：指服务针对不同的数据采用不同的处理方式：

1.         业务访问的是非核心数据，直接返回预定义信息、空值或者报错；
2.         业务访问核心数据，则允许访问缓存，如果缓存缺失，可以读取数据库。

2、解决Redis实例宕机问题

方案一： 实现服务熔断或者请求限流机制
        我们通过监测Redis以及数据库实例所在服务器负载指标，如果发现Redis服务宕机，导致数据库的负载压力增大，我们可以启动服务熔断机制，暂停对缓存服务的访问。

但是这种方法对业务应用的影响比较大，我们也可以通过限流的方式降低这种影响。

举个例子：比如业务系统正常运行时，请求入口每秒最大允许进入的请求数是1万个，其中9000请求个可以被缓存处理，余下1000个会发送给数据库处理。

一旦发生雪崩，数据库每秒处理的请求突然增加到1万个，此时我们就可以启动限流机制。在前端请求入口处，只允许每秒进入1000个请求，其他的直接拒绝掉。这样就可以避免大量并发请求发送给数据库。

方案二：事前预防
        通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。 如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了，从节点还可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于缓存实例宕机而导致的缓存雪崩问题。

2、缓存穿透

2.1 造成原因

        缓存穿透指用户要访问的数据既不在缓存中也不在数据库中，导致用户每次请求该数据时都要去数据库查一遍，然后返回空。如果有恶意攻击者不断请求这种系统不存在的数据，会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。

2.2 解决方案

•     接口层增加校验：用户鉴权、参数校验（请求参数是否合法、请求字段是否不存在等等）；
•     缓存空值/缺省值：发生缓存穿透时，我们可以在Redis中缓存一个空值或者缺省值（例如，库存缺省值为0），这样就避免了把大量请求发送给数据库处理，保持了数据库的正常运行。这种方法会存在两个问题：
•         如果有大量的Key穿透，缓存空对象会占用宝贵的内存空间。针对这种情况可以给空对象设置过期时间。设置过期时间之后，可能会有缓存与数据库不一致的情况。
•     布隆过滤器：快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
   

3、缓存击穿

3.1 造成原因

        某个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，导致数据库存在被打挂的风险。

3.2 解决方案

1.加互斥锁。当热点key过期后，大量的请求涌入时，只有第一个请求能获取锁并阻塞，此时该请求查询数据库，并将查询结果写入redis后释放锁。后续的请求直接走缓存。

2.设置缓存不过期或者后台有线程一直给热点数据续期(redission)。