Redis 經常用於系統中的緩存，可以極大地提高了系統性能和效率，但同時也帶來一些問題。一個是數據一致性問題。從嚴格意義上講，只要使用緩存，就會出現一致性問題，這是無法解決的。另一個問題是本文將討論的緩存穿透，緩存擊穿和緩存雪崩，這三個問題不僅限於 Redis，其他緩存工具同樣需要面對這三個問題。接下來我詳細講解這三個問題以及對應的解決方案。
一、緩存穿透
緩存穿透意味着當用戶查詢數據庫不存在數據時，返回的結果為空，並且結果不會在緩存中存儲。假設用戶不斷發起這樣的請求，它將永遠不會訪問緩存，導致所有查詢都落在數據庫上，從而導致數據庫被打死。
public Object getGoods(Long goodsId) {
//從 Redis 獲取 goods 信息
Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
.get(String.valueOf(goodsId));
if (goodsInfo != null) {
return goodsInfo;
}
//從數據庫查詢 goods 信息，並存入 Redis
goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
if (goodsInfo != null) {
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo);
}
return goodsInfo;
}
假設 goodsId 沒有負數情況，如果發起一個參數 goodsId = -1 的請求，這個數據在緩存中肯定不會存在，每次它都會進入查詢數據庫，並且數據查詢結果也是 null，並且不會緩存結果到 Redis。
解：
1） 通過用戶認證、參數驗證等，在上層攔截這些不合理的請求；
2） 當數據庫查詢結果為空時，數據也被緩存，但緩存有效期設置較短，以免影響正常數據的緩存。
public Object getGoods(Long goodsId) {
//從 Redis 獲取 goods 信息
Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
.get(String.valueOf(goodsId));
if (goodsInfo != null) {
return goodsInfo;
}
//從數據庫查詢 goods 信息，並存入 Redis
goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
if (goodsInfo != null) {
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo
, 60, TimeUnit.MINUTES);
} else { //查詢為 null 同樣存儲
redisTemplate.opsForValue()
.set(String.valueOf(goodsId), null, 60,
TimeUnit.SECONDS);
}
return goodsInfo;
}
二、緩存擊穿
緩存擊穿意味着當熱點數據存儲到期時，多個線程同時請求熱點數據。因為緩存剛過期，所有並發請求都會到數據庫查詢數據。
解：
實際上，在大多數實際業務場景中，緩存擊穿是實時發生的，但不會對數據庫造成太大壓力，因為一般的公司業務，並發量不會那么高。當然如果你不幸有這種情況，你可以通過設置這些熱點鍵，使其永遠不會過期。另一種方法是通過互斥鎖來控制查詢數據庫的線程訪問，但這種會導致系統的吞吐率下降，需要實際情況使用。
三、緩存雪崩
數據未加載到緩存中，或者緩存同時在大范圍中失效，導致所有請求查找數據庫，導致數據庫、CPU 和內存過載，甚至停機。
一個簡單的雪崩過程：
1） Redis 集群的大面積故障；
2） 緩存失敗，但仍有大量請求訪問緩存服務 Redis；
3） 在大量 Redis 請求失敗后，請求轉向數據庫；
4） 數據庫請求急劇增加，導致數據庫被打死；
5） 由於你應用程序服務大部分都依賴於數據庫和 Redis 服務，它很快就會導致服務器集群的雪崩，最后整個系統將徹底崩潰。
解：
事前：高可用的緩存
高可用的緩存是防止出現整個緩存故障。即使個別節點，機器甚甚至機房都關閉，系統仍然可以提供服務，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用。
事中：緩存降級（臨時支持）
當訪問次數急劇增加導致服務出現問題時，我們如何確保服務仍然可用。在國內使用比較多的是 Hystrix，它通過熔斷、降級、限流三個手段來降低雪崩發生后的損失。只要確保數據庫不死，系統總可以響應請求，每年的春節 12306 我們不都是這么過來的嗎？只要還可以響應起碼還有搶到票的機會。
事后：Redis 備份和快速預熱
1） Redis 數據備份和恢復
2） 快速緩存預熱
四、小結
目前的大部分的系統都增加了緩存機制，避免對數據庫造成過大壓力導致系統出問題，極大的提升系統穩定性。雖然使用緩存能夠給系統帶來了一定的質的提升，但同時也帶來緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩問題等問題。特別是當並發量增大、惡意攻擊的時候，是很難避免。這些問題應該在設計系統時候就應該考慮，這樣設計出來的系統才經得起考驗。