Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

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redis常被用于作为后台数据库的缓存，缓存一些热点访问数据，根据局部性原理，缓存能够处理大部分请求。当请求数据未命中缓存时，才会引起对数据库的访问。

使用redis作为缓存时，存在一些应用问题，包括缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。

 

1、缓存穿透

当有大量查询请求未命中缓存时，引起对后台数据库的频繁访问，导致数据库负载压力增大，这种现象就叫做缓存穿透。

引起的原因：

• 黑客大量访问不存在的key，导致数据库处理大量请求

解决方法：

• 将无效的key存进Redis中，若果数据库查询某个key不存在时，同样将这个key缓存到Redis缓存中，并设置value为NULL，表示不存在。如果攻击请求的key每次都相同，该方法有效；如果攻击请求的key每次随机生成，则同样会产生缓存穿透问题。
• 使用布隆过滤器，过滤掉一些不存在的key。布隆过滤器判定为true时，key可能存在于数据库中，也可能不存在；判定为false时，key一定不存在于数据库。

 

2、缓存击穿

当Redis中存在某些极热点数据时，即有大量请求并发访问的key-value数据。当极热点key-value数据突然失效时，缓存未命中引起对后台数据库的频繁访问，这种现象叫缓存击穿。

引起的原因 

• 缓存上极热点数据突然失效

解决方法 

• 对极热点key设置永不过期
• 使用互斥锁。如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻访问数据库的请求量，防止数据库崩溃。缺点是会导致系统的性能变差。

 

3、缓存雪崩

当某⼀时刻发⽣⼤规模的缓存失效的情况，例如缓存服务宕机、大量key在同一时间过期，这样的后果就是⼤量的请求进来直接打到DB上，可能导致整个系统的崩溃，称为雪崩。如果运维重启宕机的数据库，马上又会有大量新的请求流量到来，再次引起数据库宕机。

可能的原因 

• redis宕机、重启
• 大量数据使用了同一过期时间

解决方法 

• 引入随机性，在原有缓存失效时间上加上一个随机值，避免大量数据在同一时间失效。
• 通过请求限流、熔断机制、服务降级等手段，降低服务器负载。
• 实现缓存组件的高可用，防止单点故障、机器故障、机房宕机等一系列问题。
• 提高数据后台数据库的容灾能力。

 

参考

十分钟彻底掌握缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩_mb5fdb099dd338a的技术博客_51CTO博客