以前我一个QPS不到100的项目，天天问我缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，我是真滴难。

可能大家经常会有这种感受，但是只要是面试要问的题目，就算用不上，我们也要去学习和了解，谁叫我们穷了。

最近在互联网公司工作的这几年中，由于公司经常搞一些活动，在活动期间发现会有大量请求直接落到数据库，导致数据库资源占满，偶尔引起数据库故障。经过线上故障的事情后，我们通过分析日志发现，大量的请求从Redis中查询不到数据，转而把请求落到数据库中，主要是缓存失效引起的问题。为了后续大家能够迅速解决这类问题，或者在面试中能够从容面对缓存失效的问题，沐子把缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩等问题讲清楚。

一、 缓存处理流程

前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。

二、 缓存穿透

描述：

访问一个缓存和数据库都不存在的 key，此时会直接打到数据库上，并且查不到数据，没法写缓存，所以下一次同样会打到数据库上。此时，缓存起不到作用，请求每次都会走到数据库，流量大时数据库可能会被打挂。此时缓存就好像被“穿透”了一样，起不到任何作用。

解决方案：

1. 接口校验。在正常业务流程中可能会存在少量访问不存在 key 的情况，但是一般不会出现大量的情况，所以这种场景最大的可能性是遭受了非法攻击。可以在最外层先做一层校验：用户鉴权、数据合法性校验等，例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数直接过滤等等。

2.缓存空值。当访问缓存和DB都没有查询到值时，可以将空值写进缓存，但是设置较短的过期时间，该时间需要根据产品业务特性来设置 ( 这是一种简单的方法,我们采用的就是这种）。

3.布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的信息 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 再进一步查询缓存和数据库。

三、 缓存击穿

描述：

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. 加互斥锁。在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。互斥锁参考代码如下：

说明：

1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了

2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据的情况出现。

3）当然第18行这是简化处理，要对查询的key数据加锁。

2.热点数据不过期。直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。

这种方式适用于比较极端的场景，例如流量特别特别大的场景，使用时需要考虑业务能接受数据不一致的时间，还有就是异常情况的处理，不要到时候缓存刷新不上，一直是脏数据，那就凉了。

四、 缓存雪崩

描述：

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down机。

和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

1. 过期时间打散。既然是大量缓存集中失效，那最容易想到的就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

2. 热点数据不过期。该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。

3. 加互斥锁。该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。

上面列举了一些常用的解决方案，但是针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。

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