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缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩解决方案

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缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,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。

解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,例如:
	1、采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被
	这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
	2、另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故
	障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟,不过这种情况也存
	在问题,恶意攻击太多可能会撑爆缓存
	3、基于业务规则进行过滤,比例订单系统中,订单ID最大值为99999,则可以对大于99999或者小于1的订
	单ID对应的请求直接返回空
	4、异步同步业务数据到缓存中,例如商品信息,当缓存不命中时候,表名对应的数据不存在,直接返回空
	即可而不是查询数据库,这时候需要保证缓存数据永不过期

布隆过滤器可能需要根据业务的不同进行定制

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时间,大量缓存失效,例如:
    1、在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效
    2、Redis实例崩溃
请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的
单线程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时将缓存
失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓
存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

redis集群使用复制的方式防止单节点失效

一致性哈希,Redis做水平扩展,防止某个节点失效,导致所有其他节点的缓存失效

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数
据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓
存,前者则是很多key。

缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期
一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案

1、使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立
即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的
ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓
存的方法。
2、"提前"使用互斥锁(mutex key):
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取
到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到
cache中。
3、永远不过期
这里的“永远不过期”包含两层意思:
    (1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。
    (2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在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构建,也就是“逻辑”过期
4、使用数据库缓存
把查询结果提前计算好放入到数据库中,然后通过索引锁单表查询,配合从库,可以上万达到上万甚至十万
级别qps性能并不难,足够大部分业务场景使用,而且查询更灵活

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