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本文先简要介绍为什么需要使用Redis，以及过期键的删除策略，进而详细介绍Redis雪崩、穿透、击穿的发生场景和解决方案。

文章目录

• • 前情提要
  • • 为什么使用redis？
    • Redis 的过期键删除策略
    • 数据读取流程
  • 三种问题及解决方案
  • • 1. 缓存雪崩
    • 2. 缓存穿透
    • 3. 缓存击穿
    • 对比总结

前情提要

为什么使用redis？

1. 提高性能：缓存査询速度比数据库查询速度快(内存Vs硬盘)；
2. 提高井发能力：缓存分担了部分请求,支持更高的并发。

Redis 的过期键删除策略

Redis 为管理内存，对设置了过期时间的键采用了以下三种删除策略：

1. 定时过期：

   • 描述：为每个设置了过期时间的键创建一个定时器，到达过期时间立即清除。
   • 优点：对内存很友好，过期数据能及时清除。
   • 缺点：需要消耗大量的 CPU 资源来处理定时器，影响缓存响应时间和吞吐量。

2. 惰性过期：

   • 描述：只有在访问某个键时才判断其是否过期，过期则清除。
   • 优点：最大化节省 CPU 资源。
   • 缺点：可能会有大量过期键未被访问而占用内存。

3. 定期删除：

   • 描述：每隔一定时间扫描 expires 字典中的部分键，清除过期键。
   • 优点：折中策略，通过调整扫描时间间隔和每次扫描数量，平衡 CPU 和内存资源。

默认使用惰性过期 (Lazy Expiration)和定期删除 (Periodic Deletion)两者结合的方式，能够在性能和内存使用之间找到一个良好的平衡。

数据读取流程

Redis 的数据读取通常遵循以下步骤：

1. 缓存命中：如果数据在缓存中存在，直接从缓存中读取。
2. 缓存未命中：如果缓存中没有数据，则查询数据库，获取数据后写入缓存供下次使用。

三种问题及解决方案

• 缓存雪崩：主要解决缓存大规模失效问题，核心在于错峰和高可用。
• 缓存穿透：主要解决请求不存在数据的问题，核心在于布隆过滤器和空值缓存。
• 缓存击穿：主要解决热点数据失效问题，核心在于互斥锁和逻辑过期。

1. 缓存雪崩

定义：在某一时间段内，缓存集中过期或 Redis 服务宕机，导致大量请求直接涌向数据库，可能引发数据库崩溃。

原因：
内存昂贵且有限，所以Redis需要给数据设置过期时间，将过期键数据删除。

• 缓存中的大量数据设置了相同的过期时间，导致集中失效。
• 缓存服务宕机或崩溃，所有缓存失效。

解决方案：

1. 键值——缓存失效时间错峰：

   • 给缓存的过期时间增加一个随机值，减少同一时间段的缓存同时过期。

   SET key value EX 300 + random(60)  # 过期时间加随机值
   

2. 事发前——Redis 高可用架构

   • 实现 Redis 主从架构或 Redis Cluster，避免单点故障。
   • 使用 Sentinel（哨兵）进行故障转移，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。

3. 事发中——本地缓存和限流

   • 在 Redis 宕机时，启用本地缓存（如 Ehcache）。
   • 通过限流（如 Hystrix）保护数据库(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)。

4. 事发后——Redis 持久化

   • 开启 RDB 或 AOF 持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

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2. 缓存穿透

定义：用户请求的键在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都会直接访问数据库。

为什么说键在数据库中也不存在呢？
因为如果键在数据库中存在，第一次命中，就会写入缓存，下次就不会请求到数据库，不属于缓存穿透

原因：

• 恶意攻击：通过大量请求不存在的键对系统进行攻击。例如 ID 为负数或不存在的用户数据。
• 数据不全：一些正常请求因为数据未命中而直接访问数据库。

解决方案：

1. 布隆过滤器：

   • 在缓存前引入布隆过滤器，用于判断请求的键是否可能存在：
     • 如果布隆过滤器判断不存在，直接返回，无需访问缓存和数据库。
     • 如果布隆过滤器判断可能存在，再访问缓存或数据库。

   # 添加数据到布隆过滤器
   BF.ADD filter "valid_key"
   # 查询数据是否存在
   BF.EXISTS filter "invalid_key"  # 返回 false，直接拦截请求
   

2. 缓存空值：

   • 当查询结果为空时，将空值存入缓存，并设置较短的过期时间。

   SET key "null" EX 60  # 缓存空值 60 秒
   

   这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间（时间太长的话，万一数据库中已经有数据了，但是长时间命中redis发现没有数据，导致用户拿不到数据）。

3. 参数校验：

   • 对输入的参数进行校验，避免无效请求到达后端。

4. 限流防护：

   • 对频繁请求不存在键的客户端进行限制，防止恶意攻击。

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3. 缓存击穿

定义：当缓存中某个高频访问的热点键过期时，大量请求同时到达数据库，造成数据库压力骤增。

场景：

• 一个热点数据被大量访问，且缓存突然失效，失效后请求全部打到数据库。

解决方案：

1. 热点键永不过期：

   • 热点键不设置过期时间，直接通过覆盖更新来保持数据一致性。

2. 加互斥锁：

   • 使用 Redis 或 Zookeeper 的分布式锁，控制只有一个线程能访问数据库并更新缓存，其余线程等待。

   SET lock:key "unique_value" NX EX 10  # 设置分布式锁
   

3. 热点键限流：

   • 对热点键的请求进行限流，避免短时间内大量请求涌入。

4. 热点数据分片：

   • 将热点数据分散到不同的 Redis 节点或分布式服务中，减少单点压力。

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对比总结

问题	定义	原因	解决方案
缓存雪崩	大量缓存数据同时失效，导致请求集中打到数据库或服务	缓存失效时间一致，缓存服务宕机	错峰失效、缓存预热、高可用集群、限流降级
缓存穿透	请求的键既不在缓存中，也不在数据库中	恶意攻击、数据不全	布隆过滤器、空值缓存、参数校验、限流防护
缓存击穿	热点数据缓存失效时，大量请求同时查询该数据	热点数据失效，大量请求集中到数据库	互斥锁机制、逻辑过期、请求分流、分布式限流