小白也能看懂的缓存雪崩、穿透、击穿

大家好，我是七淅（xī）。

作为后端开发，我想缓存是大家再熟悉不过的东西了。

本文会介绍出现缓存雪崩、穿透和击穿的业务背景、解决方案和对业务可靠性处理。事先说明，最佳解决方案一定需要结合实际业务调整，不同业务的处理不完全相同

其实我在网上也看过不少关于缓存雪崩、穿透、击穿介绍，不知道是不是大家所做业务的不同，发现有不少小伙伴有以下疑问，比如：

• 加随机时间过期后，如果访问时间刚好就是加了随机时间后的数据，这样岂不是白加了随机时间？
• 热点数据不过期，那岂不是有越来越多的脏数据？

就以上问题，我都会在文中一一解释，以下说的缓存都指 Redis。

我争取把这一高频面试题讲明白，如果大家看后能在这块内容和面试官面前谈笑风生，那你就是最靓的仔。

下面，我就开始进入正题啦。

1. 缓存雪崩

即缓存同一时间大面积的失效，这个时候来了一大波请求，都怼到数据库上，最后数据库处理不过来崩了。

1.1 业务场景举例

APP 首页有大量热点数据，在某大型活动期间，针对不同时间段需要展示不同的首页数据。

比如在 0 点时需要替换新的首页数据，此时旧首页数据过期，新首页数据刚开始加载。

而 0 点正在有个小活动开始，大批请求涌入。因为新数据刚开始加载，请求多数没有命中缓存，请求到了数据库，最后就把数据库打挂了。

1.2 解决方案

再强调一下，所谓的解决方案是需要根据实际业务调整，不同业务的处理不完全相同

1.2.1 方法一

常见方式就是给过期时间加个随机时间。

注意这个随机时间不是几秒哈，可以长达几分钟。因为如果数据量很大，按照上述例子，加上 Redis 是单线程处理数据的。那么几秒的缓冲不一定能够保证新数据都被加载完成。

所以过期时间宁愿设置长一点，也好过短一点。反正最后都是会过期掉，最终效果是一样的。

而且过期时间范围加大，key 会更加分散，这样也是一定程度缩短 Redis 在过期 key 时候的阻塞时间。

而至于文章开头说的：「如果访问时间刚好就是加了随机时间后的数据，这样岂不是白加了随机时间」。

现在你结合上例活动的例子，它还会是一个问题吗？结合业务，一定要结合业务。

1.2.2 方法二

加互斥锁，但这个方案会导致吞吐量明显下降。所以还是要看实际业务，像上述例子就不合适用

1.2.3 方法三

热点数据不设置过期。不过期的话，正常业务请求自然就不会打到数据库了。

那新的问题又来了，不过期有脏数据，怎么办？

很简单，活动整体结束后再删除嘛。

那像上述例子，可以怎么处理呢？—— 选择方法一；或者提前把 0 点需要的新数据加载进 Redis，不必等到 0 点才去加载，这样也是可以的

2. 缓存击穿

缓存击穿是指一个热点 key 过期或被删除后，导致线上原本能命中该热点 key 的请求，瞬间大量地打到数据库上，最终导致数据库被击垮。

有种千里之堤，溃于蚁穴的感觉。

2.1 业务场景举例

出现情况一般是误操作，比如设置错了过期时间、误删除导致的。

谁还没误操作过呢，删库跑路了解一下。反正我误删过测试库的数据，幸好人没事，狗头保命。

2.2 解决方案 方法一

代码问题，该 review 的 review。

热点数据到底要不要过期，什么时候过期要明确

既然是热点数据，大概率是核心流程。那么该保证的核心功能还是需要保证的，减少犯错机会。万一出问题，那就是用户的一波输出了。

方法二

线上误操作的事情，该加强权限管理的加强，特别是线上权限，一定需要审核，以防手抖。

PS：若有帮助希望大家可以点赞、在看、转发随便来一份鼓励吧，这对我真得很重要，非常感谢～

3. 缓存穿透

缓存穿透是指：客户端请求缓存和数据库中不存在的数据，导致所有的请求都打到数据库上。如果请求很多，数据库依旧会挂得明明白白。

3.1 业务场景举例

• 数据库主键 id 都是正数，然后客户端发起了 id = -1 的查询
• 一个查询接口，有一个状态字段 status，其实 0 表示开始、1 表示结束。结果有请求一直发 status=3 的请求过来

3.2 解决方案 3.2.1 方法一

做好参数校验，对于不合理的参数要及时 return 结束

这点非常重点，做任何业务都一样，对于后端来说，要有互不信任原则。

简单来说，就是不要信任来自前端、客户端和上游服务的请求数据，该做的校验还是要做。

因为我们永远都不知道用户会写什么奇奇怪怪的数据；又或者即使你和对接的开发约定好了要怎么传参数，但你保不准他就没遵守呢；退一步来说，万一接口被破解呢。

你要保护好自己，不然到时出问题时，你和老大说，因为谁谁不遵守约定传参导致，或者因为没想到用户会这么填，你看看你老大会这么说（狗头.jpg）

3.2.2 方法二

对于查不到数据的 key，也将其短暂缓存起来。

比如 30s。这样能避免大量相同请求瞬间打到数据库上，减轻压力。

但是后面肯定要去看为什么会有这样的数据，从根本上解决问题，该方法只是缓解问题而已。

如果发现就是某些 ip 在请求，并且这些数据非法，那可以在网关层限制这些 ip 访问

3.2.3 方法三

提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如布隆过滤器，Redis 本身就具有这个功能。

让它维护所有合法的 key，如果请求参数不合法，则直接返回。否则就从缓存或数据库中获取。

关于布隆过滤器可以看我之前写的文章：布隆过滤器

4. 业务可靠性处理

如开头所说，缓存指 Redis。

• 提高 Redis 可用性：Redis 要么用集群架构，要么用主从 + 哨兵。保证 Redis 的可用性。

没有哨兵的主从不能自动故障转移，所以只有主从，万一高峰期或者在关键的活动时间节点挂了。

那么等出现线上告警、定位问题、沟通信息、等运维解决，一套操作下来，估计黄花菜都凉了。

• 减少对缓存的依赖

对于热点数据，是不是可以考虑加上本地缓存，比如：Guava、Ehcache，更简单点，hashMap、List 什么也可以。

减少对 Redis 压力的同时，还能提高性能，一举两得。

• 业务降级

从保护下游（接口或数据库）的角度考虑，针对大流量场景是不是可以做下限流。这样即使缓存崩了，也不至于把下游全部拖垮。

以及该降级的功能是不是可以降级，提前写好降级开关和降级逻辑，关键时候全靠它稳住。

原创不易，如果觉得文章不错，希望能关注下我的公号：七淅在学Java