26｜缓存异常（下）：如何解决缓存雪崩、击穿、穿透难题？

• 三大问题的原因和应对方案

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  • 1. 缓存雪崩

    • 大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。

  • 2. 缓存击穿

    • 针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。
    • 缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时。

  • 3. 缓存穿透

    • 要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。
    • 此时缓存成了摆设。
    • 同时给缓存和数据库巨大压力。

• 尽量使用预防式方案

  • 1-1. 给缓存数据的过期时间加上小的随机数
  • 1-5. Redis 缓存主从集群
  • 2-1. 不给热点数据设置过期时间，一直保留
  • 3-3. 请求入口签到对请求合法性进行检查

• Redis 的布隆过滤器

  • 使用 String 类型实现，是一个 bigkey
  • 建议使用时单独部署一个实例
  • 直接配置参数使用即可
  • 4.0 提供了布隆过滤器模块，4.0 以下需要引入第三方库
  • 在判别数据不存在时，不存在误判，且速度非常快

• 思考题：可以采用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对缓存穿透问题吗？

  • 没必要
  • 1. 三个机制是为了解决 Redis 实例没有起到缓存层作用的情况，穿透实质是查询缓存和数据库中没有的数据
  • 2. 在穿透的场景下，除非人工介入，否则无论过去多久都不太可能自然恢复
  • 3. 问题没有解决的同时降低了用户体验