文章内容
Redis 作为目前使用最广泛的缓存，搭配MySQL的使用场景相信大家都不陌生。因为 Redis 是内存数据库，我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里，相当于数据缓存在内存，内存的读写速度比硬盘快好几个数量级，这样大大提高了系统性能。使用缓存并没有这么简单，引入了缓存层，就会有缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。那什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢？出现这些问题又怎么解决呢？
下面以常见的Redis缓存组件为例来讲解这三种场景及解决方案：
一、缓存架构示例
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
1、TMC整体架构
TMC整体架构如上图，共分为三层：
- 存储层：提供基础的 kv 数据存储能力，针对不同的业务场景选用不同的存储服务（codis/zankv/aerospike）；
- 代理层：为应用层提供统一的缓存使用入口及通信协议，承担分布式数据水平切分后的路由功能转发工作；
- 应用层：提供统一客户端给应用服务使用，内置“热点探测”、“本地缓存”等功能，对业务透明；
2、使用缓存的两个目标
当我们使用缓存时，目标通常有两个：
- 第一，提升响应效率和并发量；
- 第二，减轻数据库的压力。
而本文中所提到的这三种场景：缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的发生，都是因为在某些特殊情况下，缓存失去了预期的功能所致。
当缓存失效或没有抵挡住流量，流量直接涌入到数据库，在高并发的情况下，可能直接击垮数据库，导致整个系统崩溃。
这就是我们需要知道的大前提，而缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿，只不过是在这个大前提下的不同场景的细分场景而已。
二、缓存雪崩
大量的应用请求无法在Redis缓存中进行处理（比如：为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存），紧接着应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。
1、缓存雪崩是什么？
当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求进来，因为Redis不可服务，全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，这就是缓存雪崩。
2、造成缓存雪崩的原因
可以看到，发生缓存雪崩有多个原因：
1）原因一：缓存中有大量Key同时过期
原因一：缓存中有大量Key同时过期，导致大量请求无法得到处理，大量数据需要回源数据库
2）原因二：Redis实例发生故障宕机
原因二：Redis实例发生故障宕机，无法处理请求，就会导致大量请求积压到数据库层
3、应对缓存雪崩的解决方案
1）应对缓存中有大量Key同时过期的解决方案
应对缓存中有大量Key同时过期的方案，常见的方案有：
a）方案一：差异化设置过期时间
差异化缓存过期时间，不要让大量的 Key 在同一时间过期。比如，在初始化缓存的时候，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数，这样一来不同数据的过期时间有所差别又差别不大，即避免了大量数据同时过期又能保证这些数据在相近的时间失效
b）方案二：服务降级
允许核心业务访问数据库，非核心业务直接返回预定义的信息
c）方案三：后台更新缓存，不设置过期时间
初始化缓存数据的时候设置缓存永不过期，然后启动一个后台线程 30 秒一次定时把所有数据更新到缓存，而且通过适当的休眠，控制从数据库更新数据的频率，降低数据库压力。事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里，因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。解决上面的问题的方式有两种。第一种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效，检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的，但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。第二种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存，后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的缓存预热，后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。
d）方案四：互斥锁
当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里），当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。实现互斥锁的时候，最好设置超时时间，不然第一个请求拿到了锁，然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求也一直拿不到锁，整个系统就会出现无响应的现象。
e）方案五：双key策略
双key策略，主key设置过期时间，备key不设置过期时间，当主key失效时，直接返回备key值。
2）应对Redis实例发生故障宕机的解决方案
应对Redis实例发生故障宕机的方案，常见的方案有：
a）方案一：服务熔断
暂停业务应用对缓存服务的访问，从而降低对数据库的压力
b）方案二：请求限流
控制每秒进入应用程序的请求数，避免过多的请求被发到数据库
c）方案三：Redis构建高可靠集群
通过主从节点的方式构建Redis高可靠集群。可以保证在Redis主节点故障宕机时，从节点切换到主节点，继续提供服务，避免由于缓存实例宕机导致缓存雪崩
三、缓存击穿
1、缓存击穿是什么？
缓存击穿是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db，属于常见的“热点”问题
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。
可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。
2、应对缓存击穿的两种方案
应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案：
- 预先设置热门数据，提前存入缓存
- 实时监控热门数据，调整key过期时长
- 二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间。
- 设置分布式锁：保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
四、缓存穿透
1、缓存穿透是什么？
缓存穿透是指客户端请求的数据既不在缓存中，也不在数据库中，这样缓存永远不会生效，这些请求都会被打倒数据库上。
即这个数据根本不存在，如果黑客攻击时，启用很多个线程，一直对这个不存在的数据发送请求 ，那么请求就会一直被打到数据库上，很容易将数据库打崩。
2、缓存穿透发生的两种情况
缓存穿透的发生一般有这两种情况：
- 业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
- 黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；
3、应对缓存穿透的解决方案
应对缓存穿透的方案，常见的方案有三种：
1）第一种方案：非法请求的限制
非法请求的限制（使用bitmaps类型定义访问白名单，或进行实时监控，和运维人员配合排查访问对象和访问数据设置黑名单限制服务）：当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。
2）第二种方案：缓存空值或者默认值
缓存空值或者默认值：当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。
3）第三种方案：使用布隆过滤器
使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在：我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。
布隆过滤器的原理：由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中，但是如果查到了，因为hash冲突也不能说明数据一定在数据库中。
五、总结
击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。
缓存异常会面临的三个问题：缓存雪崩、击穿和穿透。
其中，缓存雪崩和缓存击穿主要原因是数据不在缓存中，而导致大量请求访问了数据库，数据库压力骤增，容易引发一系列连锁反应，导致系统奔溃。不过，一旦数据被重新加载回缓存，应用又可以从缓存快速读取数据，不再继续访问数据库，数据库的压力也会瞬间降下来。因此，缓存雪崩和缓存击穿应对的方案比较类似。而缓存穿透主要原因是数据既不在缓存也不在数据库中。因此，缓存穿透与缓存雪崩、击穿应对的方案不太一样。
