1.缓存雪崩
为保证缓存中的数据与数据库的数据一致,会给Redis里的数据设置一个过期时间,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新的缓存,因为就会访问数据库,并将数据更新到Redis里,这样后续请求就可以直接命中缓存.
当大量缓存在同一时间过期或者Redis宕机时,如果此时有大量的用户请求,都会直接访问数据库,严重的话会造成整个系统崩溃.
大量数据同时过期解决方法:
1. 均匀设置过期时间
给这些数据的过期时间加上一个随机数,保证数据不会同一时间过期.
2. 互斥锁
如果访问的数据不在Redis中,加一个互斥锁,保证同一时间内只有一个请求来构建缓存.实现互斥锁时,需要设置一个超时时间,防止锁一直无法释放.
3. 后台更新缓存
业务线程不再负责更新缓存,缓存也不在设置有效期,而是让缓存"永久有效",并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新.
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。
Redis故障宕机解决方法
1. 服务熔断或请求限流机制
因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误. 也可以启动 请求限流 机制 , 只将少部分请求发送到数据库处理.
2. 构建 Redis 缓存高可靠集群
服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案，我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。
2.缓存击穿
缓存击穿属于缓存雪崩的一个特例.
3.缓存穿透
用户访问的数据,即不在缓存中,也不再数据库中,导致请求在访问缓存时,发现缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据,没法构建缓存数据,来服务后续请求.
解决方法:
1.非法请求的限制
当有大量恶意请求访问不存在的数据时,也会发生缓存穿透,因此在判断出是恶意请求时,直接返回错误.
2.缓存空值或默认值
针对查询数据,在缓存中设置一个空值或默认值.
3.第三种方案，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。
数据写入数据库时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求到来时,可以通过查询布隆过滤器来判断数据是否存在.如果不存在就不需要查询数据库了. 即使发生了缓存穿透,大量请求也只会查询Redis和布隆过滤器,而不会查询数据库.并且Redis自身支持布隆过滤器.
布隆过滤器会通过3个操作完成标记:
- 使用N个哈希函数分别对数据进行哈希计算,得到N个哈希值.
- 将第一步得到的哈希值对位图长度取模,得到每个哈希值在位图数组的对应位置
- 将对应位置的值设为1.
