redis 缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

缓存穿透

缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大，缓存穿透的解决方案，有以下两种：

1、缓存空对象：代码维护较简单，但是效果不好。
2、布隆过滤器：代码维护复杂，效果很好。

缓存空对象
缓存空对象是指当一个请求过来缓存中和数据库中都不存在该请求的数据，第一次请求就会跳过缓存进行数据库的访问，并且访问数据库后返回为空，此时也将该空对象进行缓存。

若是再次进行访问该空对象的时候，就会直接击中缓存，而不是再次数据库，缓存空对象实现的原理图如下：

dc4e540f75ae4ad1b4ab5458d0d91751.jpg

缓存空对象的实现代码如下：

public class UserServiceImpl {
     @Autowired
     UserDAO userDAO;
     @Autowired
     RedisCache redisCache;

     public User findUser(Integer id) {
          Object object = redisCache.get(Integer.toString(id));
          // 缓存中存在，直接返回
          if(object != null) {
               // 检验该对象是否为缓存空对象，是则直接返回null
               if(object instanceof NullValueResultDO) {
                    return null;
               }
               return (User)object;
          } else {  
               // 缓存中不存在，查询数据库
               User user = userDAO.getUser(id);
               // 存入缓存
               if(user != null) {
                    redisCache.put(Integer.toString(id),user);
               } else {
                    // 将空对象存进缓存
                    redisCache.put(Integer.toString(id), new NullValueResultDO());
               }
               return user;
          }
     }          
}

缓存空对象的实现代码很简单，但是缓存空对象会带来比较大的问题，就是缓存中会存在很多空对象，占用内存的空间，浪费资源，一个解决的办法就是设置空对象的较短的过期时间，代码如下：

// 在缓存的时候，添加多一个该空对象的过期时间60秒
redisCache.put(Integer.toString(id), new NullValueResultDO(),60);

缓存击穿

缓存击穿是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。

缓存击穿这里强调的是并发，造成缓存击穿的原因有以下两个：

1、该数据没有人查询过，第一次就大并发的访问。（冷门数据）
2、添加到了缓存，reids有设置数据失效的时间，这条数据刚好失效，大并发访问（热点数据）

对于缓存击穿的解决方案就是加锁，具体实现的原理图如下：

33.jpg

当用户出现大并发访问的时候，在查询缓存的时候和查询数据库的过程加锁，只能第一个进来的请求进行执行，当第一个请求把该数据放进缓存中，接下来的访问就会直接集中缓存，防止了缓存击穿。

业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了。

下面以一个获取商品库存的案例进行代码的演示，单机版的锁实现具体实现的代码如下：

// 获取库存数量
public String getProduceNum(String key) {
    try {
        synchronized (this) {   //加锁
            // 缓存中取数据，并存入缓存中
            int num= Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key));

            if (num> 0) {
                //没查一次库存-1
                redisTemplate.opsForValue().set(key, (num- 1) + "");
                System.out.println("剩余的库存为num：" + (num- 1));
            } else {
                System.out.println("库存为0");
            }
        }
    } catch (NumberFormatException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
    }
    return "OK";
}

分布式的锁实现具体实现的代码如下：

public String getProduceNum(String key) {
    // 获取分布式锁
    RLock lock = redissonClient.getLock(key);
    try {
        // 获取库存数
        int num= Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key));  
        // 上锁           
        lock.lock();
        if (num> 0) {
            //减少库存，并存入缓存中
            redisTemplate.opsForValue().set(key, (num - 1) + "");
            System.out.println("剩余库存为num：" + (num- 1));
        } else {
            System.out.println("库存已经为0");
        }
    } catch (NumberFormatException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        //解锁
        lock.unlock();
    }
    return "OK";
}

缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。此刻无数的请求直接绕开缓存，直接请求数据库。

造成缓存雪崩的原因，有以下两种：

1、reids宕机
2、大部分数据失效

比如天猫双11，马上就要到双11零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品在23点集中的放入了缓存，假设缓存一个小时，那么到了凌晨24点的时候，这批商品的缓存就都过期了。

而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。

缓存雪崩的原理图如下，当正常的情况下，key没有大量失效的用户访问原理图如下：

1111.jpg

当某一时间点，key大量失效，造成的缓存雪崩的原理图如下：

222.jpg

对于缓存雪崩的解决方案有以下两种：

1、搭建高可用的集群，防止单机的redis宕机。
2、设置不同的过期时间，防止同一时间内大量的key失效