Redis缓存穿透、击穿、雪崩面试题详解缓存穿透缓存雪崩缓存击穿

缓存穿透

 问题：

指的是客户端请求的数据在缓存中找不到，数据库中也没有存储，客户端还不断的发起请求。这样每次都无法在数据库查询到，缓存中永远没有这个数据。

这样的话，客户端一直去访问，会给后端数据库带来很大压力。

解决方案：

方案一：将空值存储到redis中

在查询数据库后，将该用户存储到redis中，值存储一个null值，这样下一次这个用户再来访问直接从redis中返回即可。但是为了不让这些没意义的数据一直存在占用内存，将有效时间设置短点。

优点：实现简单，维护方便

缺点：

会占用更多的内存消耗

造成短期的不一致

1. if ("数据" == null) { 
2. // 如果数据库中不存在 返回错误信息 存储到redis中 value设置为null,有效时间设置短点 防止出现缓存穿透两分钟 
3. String key = "用户id"; 
4.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",2L,TimeUnit.MINUTES); 
5. }

1. // 判断缓存是否为"" 直接返回 
2. if ("".equals("数据")) {
3. return "数据错误"; 
4. }

方案二：使用布隆过滤器

客户端每次发送请求，先去布隆过滤器中查询是否有没有这个数据，如果有直接返回，没有则去redis中查找。依次类推。

这个布隆过滤器复制了mysql中类似于字节的数据，所以可能出现过滤误判的情况，导致缓存穿透

优点：内存占用少，没有多余的key

缺点：

实现起来比较复杂

存在误判操作

其他方案：

增强id的复杂度，避免被猜测id规律

做好数据的基础格式校验

加强用户权限校验

缓存雪崩

 问题：

指的是大量缓存集中在一个时间段失效或者redis服务宕机，从而大量请求去访问数据库，带来巨大压力。

缓存集体失效：

缓存服务器宕机：

这种情况比较严重

解决方案：

在每个缓存的失效时间上增加一个随机值，这样缓存的失效时间的重复率就会降低，很难再次引起缓存集体失效的事件。【不能解决缓存服务器宕机】

其他方案：

搭建redis集群，提高服务的可用性

一台宕机后，其他机器继续提供服务

给缓存业务添加降级限流策略

限制请求的并发数量

给业务添加多级缓存

添加多个缓存，减少访问数据库的频率

 缓存击穿

 问题：

对于缓存击穿也可以理解为热点key问题，就是一个被高并发访问而且缓存重建业务比较复杂的key突然失效（缓存中没有数据库中有的数据），这时会有无数的请求访问数据库，造成数据库巨大压力。

解决方案：

方案一：互斥锁【加锁机制】

多个线程并发访问时，先拿到的锁先去查询数据库，别的线程需要等待【定时发起重试】，为了保证最后因为某种原因释放锁失败，所以在重建抢夺锁的时候，给锁设置一个有效期，做兜底方案。

优点：

没有额外的内存消耗

保证了数据的一致性

实现起来简单

缺点：

没有抢到锁的线程需要等待，性能受影响

可能发生死锁

锁逻辑：

1. // 获取锁
2. private boolean tryLock(String key){
3.     Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10L, TimeUnit.SECONDS); 
4.     return BooleanUtil.isTrue(isLock); 
5. } 
6. // 释放锁 
7. private void unLock(String key){
8.     stringRedisTemplate.delete(key); 
9. }
10. 
11.

业务逻辑：

1. // 尝试获取到互斥锁 
2. String lockKey = "lock:"+id; boolean tryLock = tryLock(lockKey);
3. // 判断是否获取到锁
4. try { 
5. if (!tryLock) {
6. // 没有拿到锁 
7.         Thread.sleep(50); 
8. return queryShopWithBreakdown(id); 
9.     } 
10. // 拿到锁 
11. // 再次判断缓存中是否有数据,防止别的线程中途重建 
12. String key = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); 
13. if (StrUtil.isNotBlank(key)){
14. // 如果有数据直接返回 不需要重建 
15. return JSONUtil.toBean(key,User.class); 
16.     } 
17. // 不存在查询数据库 
18.     user = getById(id); 
19. // 防止后面线程抢先 
20.     Thread.sleep(500); 
21. if (user == null) {
22. return null; 
23.     } 
24. // 将返回结果存入redis中 设置有效期30分钟
25.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(user),30L,TimeUnit.MINUTES); 
26. } catch (InterruptedException e) { 
27. throw new RuntimeException(e); 
28. }finally { 
29. // 释放锁,中途发生异常也需要释放 
30.     unLock(lockKey);
31. } 
32. // 返回数据 
33. return user;

方案二：逻辑失效【热点数据】

使用逻辑失效时间，并不是TTL，是当前时间和过期时间相加得来。如果当前时间大于过期时间，就证明数据已过期，需要去更新缓存。同样需要抢夺互斥锁，但是抢夺不到的直接返回之前的数据，不会等待。抢夺到的开启一个新的线程负责更新缓存并重置过期时间，最后释放锁。

优点：线程无需等待，性能较好
缺点：

- 数据短时间不能保证一致
- 有额外的内存消耗
- 实现起来比较复杂

重建方法：

1. public void saveRedis(Long id,Long expire){ 
2. // 从数据库查询 
3. User user = getById(id); 
4. RedisData redisData = new RedisData(); 
5.     redisData.setData(user); 
6. // 当前时间和过期时间相加
7.     redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expire)); 
8. // 添加到缓存
9.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData)); 
10. }

业务逻辑：

1. // 判断缓存是否过期 
2. RedisData redisdata = JSONUtil.toBean(userJson, RedisData.class);
3. JSONObject data = (JSONObject)redisdata.getData(); 
4. user = JSONUtil.toBean(data, User.class); 
5. LocalDateTime expireTime = redisdata.getExpireTime(); 
6. // 过期时间是否在当前时间后面 
7. if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ 
8. // 没过期 
9. return shop; 
10. } 
11. // 过期 
12. // 尝试获取锁 
13. String lockKey = "lock:"+id; 
14. boolean isLock = tryLock(lockKey); 
15. if (!isLock){ 
16. // 没有拿到锁 直接将之前过期数据返回 
17. return shop; 
18. } 
19. try { 
20. // 拿到锁 开启一个线程 
21. new Thread(new Runnable() {
22. @Override
23. public void run() { 
24. // 重建缓存 
25.             saveShop2Redis(id,20L); 
26.         } 
27.     }).start(); 
28. } catch (Exception e) {
29. throw new RuntimeException(e); 
30. }finally { 
31.     unLock(lockKey); 
32. }
33.return shop;

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