寫在前面
在前面的《【高並發】Redis如何助力高並發秒殺系統？看完這篇我徹底懂了！！》一文中，我們以高並發秒殺系統中扣減庫存的場景為例，說明了Redis是如何助力秒殺系統的。那么，說到Redis，往往更多的場景是被用作系統的緩存，說到緩存，尤其是分布式緩存系統，在實際高並發場景下，稍有不慎，就會造成緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩的問題。那什么是緩存穿透？什么是緩存擊穿，又什么是緩存雪崩呢？它們是如何造成的？又該如何解決呢？今天，我們就一起來探討這些問題。
緩存穿透
首先，我們來說說緩存穿透。什么是緩存穿透呢？緩存穿透問題在一定程度上與緩存命中率有關。如果我們的緩存設計的不合理，緩存的命中率非常低，那么，數據訪問的絕大部分壓力都會集中在后端數據庫層面。
什么是緩存穿透？
如果在請求數據時，在緩存層和數據庫層都沒有找到符合條件的數據，也就是說，在緩存層和數據庫層都沒有命中數據，那么，這種情況就叫作緩存穿透。
我們可以使用下圖來表示緩存穿透的現象。
造成緩存穿透的主要原因就是：查詢某個Key對應的數據，Redis緩存中沒有相應的數據，則直接到數據庫中查詢。數據庫中也不存在要查詢的數據，則數據庫會返回空，而Redis也不會緩存這個空結果。這就造成每次通過這樣的Key去查詢數據都會直接到數據庫中查詢，Redis不會緩存空結果。這就造成了緩存穿透的問題。
如何解決緩存穿透問題？
既然我們知道了造成緩存穿透的主要原因就是緩存中不存在相應的數據，直接到數據庫查詢，數據庫返回空結果，緩存中不存儲空結果。
那我們就自然而然的想到了第一種解決方案：就是把空對象緩存起來。當第一次從數據庫中查詢出來的結果為空時，我們就將這個空對象加載到緩存，並設置合理的過期時間，這樣，就能夠在一定程度上保障后端數據庫的安全。
第二種解決緩存穿透問題的解決方案：就是使用布隆過濾器，布隆過濾器可以針對大數據量的、有規律的鍵值進行處理。一條記錄是不是存在，本質上是一個Bool值，只需要使用 1bit 就可以存儲。我們可以使用布隆過濾器將這種表示是、否等操作，壓縮到一個數據結構中。比如，我們最熟悉的用戶性別這種數據，就非常適合使用布隆過濾器來處理。
緩存擊穿
如果我們為緩存中的大部分數據設置了相同的過期時間，則到了某一時刻，緩存中的數據就會批量過期。
什么是緩存擊穿？
如果緩存中的數據在某個時刻批量過期，導致大部分用戶的請求都會直接落在數據庫上，這種現象就叫作緩存擊穿。
我么可以使用下圖來表示緩存擊穿的線程。
造成緩存擊穿的主要原因就是：我們為緩存中的數據設置了過期時間。如果在某個時刻從數據庫獲取了大量的數據，並設置了相同的過期時間，這些緩存的數據就會在同一時刻失效，造成緩存擊穿問題。
如何解決緩存擊穿問題？
對於比較熱點的數據，我們可以在緩存中設置這些數據永不過期；也可以在訪問數據的時候，在緩存中更新這些數據的過期時間；如果是批量入庫的緩存項，我們可以為這些緩存項分配比較合理的過期時間，避免同一時刻失效。
還有一種解決方案就是：使用分布式鎖，保證對於每個Key同時只有一個線程去查詢后端的服務，某個線程在查詢后端服務的同時，其他線程沒有獲得分布式鎖的權限，需要進行等待。不過在高並發場景下，這種解決方案對於分布式鎖的訪問壓力比較大。
緩存雪崩
如果緩存系統出現故障，所有的並發流量就會直接到達數據庫。
什么是緩存雪崩？
如果在某一時刻緩存集中失效，或者緩存系統出現故障，所有的並發流量就會直接到達數據庫。數據存儲層的調用量就會暴增，用不了多長時間，數據庫就會被大流量壓垮，這種級聯式的服務故障，就叫作緩存雪崩。
我們可以用下圖來表示緩存雪崩的現象。
造成緩存雪崩的主要原因就是緩存集中失效，或者緩存服務發生故障，瞬間的大並發流量壓垮了數據庫。
如何解決緩存雪崩問題？
解決緩存雪崩問題最常用的一種方案就是保證Redis的高可用，將Redis緩存部署成高可用集群（必要時候做成異地多活），可以有效的防止緩存雪崩問題的發生。
為了緩解大並發流量，我們也可以使用限流降級的方式防止緩存雪崩。例如，在緩存失效后，通過加鎖或者使用隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量。具體點就是設置某些Key只允許一個線程查詢數據和寫緩存，其他線程等待。則能夠有效的緩解大並發流量對數據庫打來的巨大沖擊。
另外，我們也可以通過數據預熱的方式將可能大量訪問的數據加載到緩存，在即將發生大並發訪問的時候，提前手動觸發加載不同的數據到緩存中，並為數據設置不同的過期時間，讓緩存失效的時間點盡量均勻，不至於在同一時刻全部失效。
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寫在最后
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