【Redis】Redis的穿透、雪崩、击穿

缓存穿透

情景

用户请求的数据，在缓存中不存在，数据库中也不存在。这样缓存就没有办法命中，每一次请求都会打到数据库。

解决方案

• 缓存空对象
  • 优点：实现简单
  • 缺点：
    • 额外的内存消耗
    • 短时间的数据不一致
• 布隆过滤器
  • 优点：布隆过滤器可以只占用极少的空间来判断数据是否存在
  • 缺点：
    • 实现相对复杂
    • 哈希冲突时，存在误判的情况

缓存雪崩

情景

在短时间内，缓存中大量的Key同时失效或者Redis挂掉了，这是大量的请求就直接打到了数据库。

解决方案

• 在将数据导入缓存时，在相同的ttl时间后追加相应的随机值(避免同一时间过期)
• 使用Redis集群避免服务挂掉
• 在架构上增加服务降级等策略
• 使用多级缓存(每个节点上都使用相应的缓存)

缓存击穿

情景

慢查询缓存过期，大量请求同时发起慢查询。

解决方案

• 使用分布式锁，同一时间只有一个请求可以发起慢查询
• 使用逻辑过期方案，异步发起慢查询更新缓存，并将过期数据返回。