Redis异常问题解决方案：缓存雪崩、预热、穿透、击穿、降解方案分析

不管你在工作中还是面试中，Redis异常问题的解决方案都是不得不去学习了解的，下面来细品一下！

一、缓存雪崩

1、什么是缓存雪崩？

如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。

举例来说，我们在准备一项抢购的促销运营活动，活动期间将带来大量的商品信息、库存等相关信息的查询。为了避免商品数据库的压力，将商品数据放入缓存中存储。不巧的是，抢购活动期间，大量的热门商品缓存同时失效过期了，导致很大的查询流量落到了数据库之上。对于数据库来说造成很大的压力。

2、有什么解决方案来防止缓存雪崩？

1、加锁排队

mutex互斥锁解决，Redis的SETNX去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行加载数据库的操作并回设缓存，否则，就重试整个get缓存的方法

2、数据预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key

3、双层缓存策略

C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期，C2设置为长期

4、定时更新缓存策略

实效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存

5、设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

二、缓存预热

1.什么是缓存预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。如图所示：

如果不进行预热，那么 Redis 初识状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。

2.有什么解决方案？

数据量不大的时候，工程启动的时候进行加载缓存动作；
数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；
数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

三、缓存穿透

1、什么是缓存穿透？

缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库

2、有什么解决方案来防止缓存穿透？

1、缓存空值

如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障）我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过5分钟。通过这个设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓存中获取就有值了，而不会继续访问数据库

2、采用布隆过滤器BloomFilter

优势：占用内存空间很小，位存储；性能特别高，使用key的hash判断key存不存在

将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

在缓存之前在加一层BloomFilter，在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库