搞懂Redis (九) - 缓存穿透、击穿、雪崩

1 缓存穿透

• 问题来源
  缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求。由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞

如发起为id=“-1”的数据或id为特别大不存在的数据，这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

• 解决方案

1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30s（设置过长会导致正常情况也无法使用）这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
3. 布隆过滤器，类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小。

2 缓存击穿

• 问题来源
  缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

• 解决方案

1. 设置热点数据永远不过期
2. 接口限流与熔断，降级。重要的接口一定要做好限流策略，防止用户恶意刷接口，同时要降级准备，当接口中的某些服务不可用时候，进行熔断，失败快速返回机制
3. 加互斥所

3 缓存雪崩

• 问题来源

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿并发查询同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查询数据库

• 解决方案

1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
2. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中
3. 设置热点数据永远不过期