尼恩说在前面
什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？ 缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩 碰到过吗？如何 彻底解决？
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本文目录
- 尼恩说在前面：
- CacheAside 模式 —— 使用Redis 缓存常用模式
- 使用Redis 缓存的3大核心问题
- 第一大核心问题：缓存击穿
- 缓存击穿的原因
- 缓存击穿 方案1：加DCL锁更新 缓存
- 缓存击穿 方案2：热点数据，永不过期
- 缓存击穿 方案3：多级缓存 + 热点探测 + 数据预加载
- 第二大核心问题：缓存穿透
- 缓存穿透的原因：
- 缓存穿透的恶果：
- 缓存穿透方案1：缓存空值
-缓存空值的问题：
- 缓存穿透方案2：布隆过滤器
- 布隆过滤器 的问题：
- 第三大核心问题：缓存雪崩
- 缓存雪崩的两大原因
- 缓存雪崩的3大解决方案：
- 设置不同 过期时间 的参考实现：
- 说在最后：有问题找老架构取经
CacheAside 模式 —— 使用Redis 缓存常用模式
先查询 Redis，如果Redis 查询成功，直接返回 如果Redis 查询不存在，去查询 DB； 如果 DB 查询成功，数据回写 Redis，返回 如果 DB 查询不存在，直接返回。
使用Redis 缓存的3大核心问题
缓存击穿（Cache Breakdown）： 缓存击穿是指一个备受欢迎的缓存数据突然失效或宕机，导致重建缓存时，由于是热点Key，会有大量的线程来查和重建缓存，导致大量数据请求直接到达数据库，这种我们称为缓存击穿。 缓存穿透（Cache Penetration）： 缓存穿透是指查询的Key压根不存在，所以每次都未命中缓存，直接到数据库，这我们称为缓存穿透。 缓存雪崩（Cache Avalanche）： 缓存雪崩是指在同一时间段，大量缓存数据同时过期或Redis服务宕机，导致大量请求同时到达数据库，从而给数据库带来非常大的压力。
第一大核心问题：缓存击穿
缓存击穿的原因
缓存击穿 方案1：加DCL锁更新 缓存
加锁检查缓存（第一次检查）：当用户请求数据时，首先检查缓存中是否存在该数据。 加锁：如果缓存中没有数据，那么走DB。但是，在尝试从数据库查询数据之前，使用本地锁（或者分布式锁）来确保只有一个请求能够执行数据库查询操作。 数据库查询：如果成功获取到锁，那么第二次检查缓存，如果确实缓存中没有数据， 执行数据库查询操作，获取最新的数据。 更新缓存：将查询到的数据写入缓存，并设置一个合理的过期时间。 释放锁：完成缓存更新后，释放分布式锁，以便其他请求可以继续执行。 返回数据：将查询到的数据返回给用户。 处理其他请求：对于在等待锁释放期间到达的请求，它们可以直接从缓存中获取数据，而不需要再次查询数据库。
//伪代码
public object GetProductListNew() {
int cacheTime = 30;
String cacheKey ="product_list";
String ockKey = cacheKey;
String cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);//第一次检查
if (cacheValue != null) {
return cacheValue!
}else {
synchronized(lockKey) cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey); //第二次检查
if (cacheValue != null){
return cacheValue;
}else {
//这里一般是sql查询数据
cacheValue = GetProductListFromDB();
CacheHelper.Add(cacheKey，cacheValue， cacheTime);
}
}
return cacheValue;
}
}
缓存击穿 方案2：热点数据，永不过期
要值得注意的是，这里说到的永不过期并不是将热点数据存在时间设置为无限制。而是将过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的重建。
缓存击穿 方案3：多级缓存 + 热点探测 + 数据预加载
第二大核心问题：缓存穿透
缓存穿透的原因：
缓存穿透的恶果：
缓存穿透方案1：缓存空值
缓存空值的问题：
缓存穿透方案2：布隆过滤器
布隆过滤器 的问题：
第三大核心问题：缓存雪崩
缓存全盘宕机，缓存挂了， 大量key在同一时间过期
缓存雪崩的两大原因
缓存全盘宕机，缓存挂了， 大量key在同一时间过期
缓存雪崩的3大解决方案：
提高缓存可用性
集群部署：通过集群来提升缓存的可用性，可以利用Redis本身的Redis Cluster或者第三方集群方案如Codis等。 多级缓存：设置多级缓存，设置一级缓存本地 guava 缓存，第一级缓存失效的基础上再访问二级缓存 redis，每一级缓存的失效时间都不同。
过期时间
设置不同的过期时间：过期时间随机值。为了避免大量的缓存在同一时间过期，可以把不同的 key 过期时间随机生成，避免过期时间太过集中。 热点数据永不过期。
熔断降级
限流：如果redis宕机，可以限流，避免同时刻大量请求打崩DB 熔断：当缓存服务器宕机或超时响应时，为了防止整个系统出现雪崩，可以使用hystrix 类似的熔断，暂时停止业务服务访问db, 或者其他被依赖的服务，避免 MySQL 被打死。 降级：当出现大量缓存失效，而且处在高并发高负荷的情况下，在业务系统内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的 fallback（退路）错误处理信息。
设置不同 过期时间 的参考实现：
// 缓存原本的失效时间
int exTime = 10 * 60;
// 随机数生成类
Random random = new Random();
// 缓存设置
jedis.setex(cacheKey, exTime + random.nextInt(1000) , value);
说在最后：有问题找老架构取经
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