前言

Redis作為一款高性能的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，被廣泛應(yīng)用于各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中。然而，在使用過(guò)程中，我們可能會(huì)遇到一些常見問(wèn)題，如緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等。如果忽視這些情況可能會(huì)帶來(lái)災(zāi)難性的后果，下面主要對(duì)這些緩存異常和常見處理方案進(jìn)行相應(yīng)分析與總結(jié)。

一、緩存擊穿

Redis緩存擊穿是指當(dāng)Redis緩存中沒有數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)庫(kù)中存在數(shù)據(jù)的情況。當(dāng)多個(gè)并發(fā)請(qǐng)求都去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)而沒有查詢到數(shù)據(jù)，這就使得數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力非常大，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象。

緩存擊穿通常在熱點(diǎn)數(shù)據(jù)過(guò)期和高并發(fā)請(qǐng)求的情況下發(fā)生。具體如下：

• 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)過(guò)期：當(dāng)某個(gè)被頻繁訪問(wèn)的數(shù)據(jù)（即熱點(diǎn)數(shù)據(jù)）在緩存中因過(guò)期或被手動(dòng)刪除而不再可用時(shí)，如果此時(shí)有大量的并發(fā)請(qǐng)求嘗試查詢?cè)摂?shù)據(jù)，這些請(qǐng)求會(huì)發(fā)現(xiàn)緩存中沒有所需數(shù)據(jù)，于是同時(shí)去查詢后端系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力驟增。

• 高并發(fā)請(qǐng)求：在某些事件觸發(fā)的瞬間，比如電商網(wǎng)站的秒殺活動(dòng)開始時(shí)刻，大量用戶會(huì)同時(shí)請(qǐng)求同一個(gè)商品的信息，如果這個(gè)商品信息剛好從緩存中失效，就會(huì)造成緩存擊穿現(xiàn)象。

Redis緩存擊穿的解決方案

為了解決Redis緩存擊穿問(wèn)題，我們可以采用以下幾種解決方案：

1. 使用互斥鎖

在查詢數(shù)據(jù)之前，我們可以使用互斥鎖來(lái)保證同一時(shí)間只有一個(gè)請(qǐng)求去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)查詢請(qǐng)求獲取到鎖之后，如果Redis中沒有數(shù)據(jù)，則去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)并將查詢結(jié)果存入Redis中。這樣可以避免多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class CachePenetrationSolution {
    private Lock lock = new ReentrantLock();

    public String getDataFromDBAndCache(String key) {
        lock.lock();
        try {
            // 模擬從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)
            String data = queryFromDB(key);
            // 更新緩存
            updateCache(key, data);
            return data;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private String queryFromDB(String key) {
        // 模擬從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)的過(guò)程
        return "data";
    }

    private void updateCache(String key, String data) {
        // 模擬更新緩存的過(guò)程
    }
}

2. 使用分布式鎖

當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模較大時(shí)，可以考慮使用分布式鎖。分布式鎖可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行同步，從而避免數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。在使用分布式鎖時(shí)，需要考慮到鎖的粒度和性能問(wèn)題。

3. 使用空對(duì)象緩存

為了避免Redis緩存擊穿問(wèn)題，可以在Redis中存儲(chǔ)一個(gè)空對(duì)象作為默認(rèn)值。當(dāng)查詢請(qǐng)求沒有查詢到數(shù)據(jù)時(shí)，可以先將空對(duì)象作為默認(rèn)值存入Redis中，然后再去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣可以減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)，提高系統(tǒng)的性能。

4. 使用讀寫鎖

讀寫鎖是一種特殊的互斥鎖，它可以允許多個(gè)讀請(qǐng)求同時(shí)訪問(wèn)共享資源，但只允許一個(gè)寫請(qǐng)求訪問(wèn)共享資源。使用讀寫鎖可以避免多個(gè)讀請(qǐng)求同時(shí)去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，從而提高系統(tǒng)的性能。

5. 使用布隆過(guò)濾器

布隆過(guò)濾器是一種空間效率極高的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于判斷一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。通過(guò)使用布隆過(guò)濾器，我們可以在不損失準(zhǔn)確性的情況下過(guò)濾掉過(guò)期的數(shù)據(jù)請(qǐng)求。

public boolean isHotDataExist(String key) {
    return bloomFilter.mightContain(key);
}

二、緩存穿透

緩存穿透是指數(shù)據(jù)既不在redis中，也不在數(shù)據(jù)庫(kù)中，這樣就導(dǎo)致每次請(qǐng)求過(guò)來(lái)的時(shí)候，在緩存中找不到對(duì)應(yīng)key之后，每次都還要去數(shù)據(jù)庫(kù)再查詢一遍，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)也沒有，相當(dāng)于進(jìn)行了兩次無(wú)用的查詢。這樣請(qǐng)求就可以繞過(guò)緩存直接查數(shù)據(jù)庫(kù)，如果這個(gè)時(shí)候有人想惡意攻擊系統(tǒng)，就可以故意使用空值或者其他不存在的值進(jìn)行頻繁請(qǐng)求，那么就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成比較大的壓力。

這種現(xiàn)象的原因其實(shí)很好理解，業(yè)務(wù)邏輯里面如果用戶對(duì)某些信息還沒有進(jìn)行相應(yīng)的操作或者處理，那對(duì)應(yīng)的存放信息的數(shù)據(jù)庫(kù)或者緩存中自然也就沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，也就容易出現(xiàn)上述問(wèn)題。

緩存穿透通常發(fā)生在以下幾種情況：

• 惡意攻擊：攻擊者通過(guò)構(gòu)造大量的不存在的key，使得這些key在緩存中不存在，從而繞過(guò)緩存直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成壓力。

• 緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致：由于緩存中的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存在不一致的情況，導(dǎo)致查詢時(shí)無(wú)法命中緩存，進(jìn)而訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

Redis緩存穿透解決方案

1. 數(shù)據(jù)預(yù)熱

在系統(tǒng)啟動(dòng)或者有熱點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生改變的時(shí)候，直接將這些數(shù)據(jù)加載到緩存中。這樣，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)就能夠直接從緩存中獲取，避免了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢操作?？梢允褂枚〞r(shí)任務(wù)或者消息隊(duì)列等方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)熱。

2. 緩存空對(duì)象

當(dāng)某個(gè)緩存數(shù)據(jù)為空的時(shí)候，也需要將其緩存起來(lái)，避免因?yàn)榫彺娲┩付鴮?dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)被頻繁查詢。具體實(shí)現(xiàn)方式可以為：在緩存中設(shè)置一個(gè)特殊的空對(duì)象，當(dāng)緩存中不存在該數(shù)據(jù)時(shí)，直接返回該空對(duì)象。這樣，當(dāng)下次需要查詢?cè)摂?shù)據(jù)時(shí)，可以直接從緩存中獲取到該空對(duì)象，而不需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢。

3. 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢過(guò)濾

為了避免緩存穿透對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成影響，可以在查詢數(shù)據(jù)庫(kù)之前進(jìn)行過(guò)濾操作。例如，使用布隆過(guò)濾器（Bloom Filter）對(duì)查詢參數(shù)進(jìn)行過(guò)濾，判斷該參數(shù)是否可能存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中。如果判斷為可能存在，再對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢操作。這樣可以減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢次數(shù)，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

4. 緩存過(guò)期時(shí)間策略

為了避免緩存穿透問(wèn)題，可以為緩存設(shè)置合理的過(guò)期時(shí)間。當(dāng)一個(gè)緩存數(shù)據(jù)在過(guò)期時(shí)間內(nèi)沒有被訪問(wèn)到，該緩存數(shù)據(jù)就會(huì)自動(dòng)失效。這樣，當(dāng)新的請(qǐng)求需要訪問(wèn)該數(shù)據(jù)時(shí)，就需要重新查詢數(shù)據(jù)庫(kù)并更新緩存。這種方式可以有效地減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢次數(shù)，同時(shí)避免緩存穿透問(wèn)題。

5. 使用互斥鎖

當(dāng)多個(gè)線程或進(jìn)程需要訪問(wèn)同一份緩存數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用互斥鎖來(lái)保證同一時(shí)間只有一個(gè)線程或進(jìn)程能夠訪問(wèn)該數(shù)據(jù)。這樣可以避免多個(gè)線程或進(jìn)程同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢操作，從而提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。在使用互斥鎖時(shí)，需要注意避免死鎖和性能問(wèn)題。?

6. 緩存降級(jí)

當(dāng)緩存出現(xiàn)問(wèn)題或性能下降時(shí)，可以采用緩存降級(jí)的方式降低系統(tǒng)的壓力。具體實(shí)現(xiàn)方式可以為：將部分熱點(diǎn)數(shù)據(jù)暫時(shí)切換到數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢，降低緩存的負(fù)載壓力。同時(shí)，可以采用異步的方式對(duì)切換的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新加載，保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和一致性。

7. 緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

對(duì)于一些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，可以采用持久化緩存的方式將其存儲(chǔ)在Redis中。這樣可以避免因?yàn)榫彺孢^(guò)期而導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的頻繁查詢。同時(shí)，可以采用LRU（Least Recently Used）算法等方式對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行淘汰處理，保證緩存的容量和性能。

8. 關(guān)閉慢查詢?nèi)罩?/strong>

slowlog-log-slower-than?=?1000?#?設(shè)置慢查詢閾值為1000毫秒（1秒）

//?限流
public void rateLimiter() {
    RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1000); // 每秒處理1000個(gè)請(qǐng)求
    while (true) {
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 處理請(qǐng)求邏輯
            rateLimiter.release(); // 釋放令牌
        } else {
            // 限流邏輯處理失敗，可以進(jìn)行重試或返回錯(cuò)誤信息
        }
    }
}