Redis做缓存层常见问题
在使用Redis等缓存系统时，会遇到几种常见的缓存问题，包括缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。这些问题如果处理不当，可能会对系统性能和稳定性造成严重影响。下面是对这三种问题的详细解释和应对策略。
1. 缓存穿透
定义：缓存穿透是指用户查询的数据在缓存中和数据库中都不存在，导致用户每次查询时都要访问数据库，而数据库中没有这些数据，所以每次查询都返回空。如果这类查询很多，就会给数据库带来很大的压力，甚至可能压垮数据库。
应对策略：
- 布隆过滤器：在缓存之前加一个布隆过滤器，对所有可能查询的参数以hash形式存储，如果用户查询的数据不存在于布隆过滤器中，则直接返回，不进行后续数据库查询。但注意，布隆过滤器存在误判率。
- 数据库空值缓存：当数据库查询结果为空时，也将这个空结果进行缓存，但设置较短的过期时间。
- 接口层增加校验：在API层面，对输入进行严格的校验，拒绝无效的查询请求。
2. 缓存击穿
定义：缓存击穿是指缓存中某个热点数据（通常是被高并发访问的数据）在某个时间点突然到期了，而在这个时间点刚好有大量并发请求访问这个数据，导致这些请求直接穿透缓存，全部去数据库查询，引起数据库压力骤增。
应对策略：
- 设置热点数据永不过期：对于一些非常热点的数据，可以设置它们永不过期，或者过期时间设置得很长。
- 互斥锁：在查询数据库时，加锁保证同一时间只有一个请求去查询数据库，而其他请求要么等待，要么返回旧数据。
- 使用逻辑过期：在缓存数据中除了存储数据本身外，还存储数据的过期时间，每次访问时检查是否过期，如果过期则进行数据更新。
3. 缓存雪崩
定义：缓存雪崩是指大量的缓存数据在同一时间过期或被删除，导致大量的请求直接查询数据库，造成数据库压力骤增，甚至可能压垮数据库。这种情况和缓存击穿有些类似，但它是针对大量缓存数据而言的。
应对策略：
- 分散过期时间：在设置缓存的过期时间时，尽量避免大量缓存同时过期，可以在过期时间上加上一个随机值，使得缓存过期时间更加分散。
- 使用缓存预热：在系统上线前或低峰期，将一部分热点数据提前加载到缓存中，避免用户请求时缓存未命中。
- 设置多级缓存：在本地缓存（如Ehcache、Guava Cache）和远程缓存（如Redis）之间设置多级缓存，减少对远程缓存的依赖。
- 使用限流和降级：在缓存失效后，通过限流来限制访问数据库的请求数量，同时可以采用降级策略，比如返回一些默认值或者提示信息，避免数据库压力过大。
总结来说，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是缓存系统中常见的三种问题，通过合理的策略和措施，可以有效地减轻这些问题对系统性能和稳定性的影响。
