如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

记录这个主要是自己缓存击穿和缓存穿透这两个概念容易混淆。

首先了解一下什么是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。

缓存雪崩

概念

缓存雪崩：是指缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

解决方案

• 随机key过期时间，避免数据同时过期

• 请求数据库时加锁，只允许一条请求访问数据库，请求成功后放在缓存服务器，其他请求走缓存

• 搭建高可用集群，避免redis被海量请求拖宕机

缓存击穿

概念

缓存击穿：是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，同样造成存储层也会挂掉的情况。

解决方案

• 设置热点数据永不过期

• 请求数据库时加锁，只允许一条请求访问数据库，请求成功后放在缓存服务器，其他请求走缓存

缓存穿透

概念

缓存穿透：用户（也可能是恶意请求）想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库，同样造成存储层也会挂掉的情况。

解决方案

• 布隆过滤器

• 缓存空数据并设置过期时间，数据库没查到的数据默认填充一个值代表不存在

  此方案有两个问题：

  • 缓存需要占用更多的空间来存放空数据

  • 如果此时数据库插入了一条数据，这个数据的key已经被缓存标记为空数据，那么在这条缓存数据过期时间内都是请求不到这条数据的，造成数据不一致情况

布隆过滤器

概念

本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。

现在有这样一个数据结构：

我们往缓存里面插入一个key（name），使用N个不同的Hash函数将name做N次Hash计算得到N个值，将上面数据结构的这N个地址改为1

比如说N = 3，3次Hash计算的值分别是8，15，13

那么就将8，15，13这三个位置的改为1

这个时候如果请求一个不存在的key

将这个key进行3次Hash计算，得到的值只要不是的位置有一个不为1，那么就代表缓存中没有这条数据，我们都知道Hash是会发生碰撞的，如果恰恰有一个key通过Hash计算的位置都为1，那么这个请求还是会放行。

缺点

• 不能过滤所有数据库不存在的数据
• 传统的布隆过滤器不支持删除操作，因为每个位置也可能对应其他的key

总结：布隆过滤器认为存在的缓存不一定存在，布隆过滤器认为不存在的一定不存在，所以说布隆过滤器不能过滤所有数据库不存在的数据，但是能过滤绝大部分，我们在使用布隆过滤器时需要权衡该数据结构的长度和Hash函数的个数。