Redis的缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透

1. 缓存雪崩（Cache Avalanche）

定义：
缓存雪崩指的是当缓存中大量的缓存数据在同一时间失效，导致大量的请求直接打到后端数据库，造成数据库压力剧增，甚至可能引起数据库崩溃。

发生原因：

• 大量缓存的失效时间被设置得相同（例如，所有缓存的过期时间是固定的，或者是基于相同的时间点设置的）。
• 短时间内大量的缓存数据失效，所有请求直接访问数据库，可能导致数据库短时间内的访问量急剧增加，造成数据库的压力暴增。

解决方案：

• 缓存过期时间随机化：为不同缓存设置不同的过期时间，避免在同一时间点大量缓存失效。

  • 比如，缓存的过期时间可以在一个范围内随机化，比如 原定过期时间 ± 10分钟，以避免缓存失效集中在一个时间点。

• 加锁机制：在缓存失效的情况下，通过互斥锁或分布式锁，确保只有一个请求去加载数据库数据，其他请求可以等待或者从缓存中获取之前加载的数据，避免缓存雪崩。

• 热点数据提前缓存：对于一些热数据，提前设置较长的缓存时间或采取预加载机制，避免这些数据频繁过期。

2. 缓存击穿（Cache Breakdown）

定义：
缓存击穿是指某个热点数据的缓存失效，且此时有大量请求同时访问该数据，导致所有请求直接访问数据库，从而增加数据库压力，甚至可能引发数据库崩溃。

发生原因：

• 缓存中的某个热点数据（如热门商品、热点文章等）失效，导致大量并发请求直接打到数据库。
• 同时，缓存并没有及时重新加载数据，因此请求在短时间内直接访问数据库，给数据库造成压力。

解决方案：

• 加锁机制：对于某些缓存失效的热点数据，可以通过加锁机制（如分布式锁）保证只有一个线程去查询数据库并重新加载缓存，其他线程等待加载完成后从缓存中获取数据。

• 互斥锁：可以通过 Redis 的 SETNX 命令或者使用类似 Redisson 等分布式锁工具来确保同一时刻只有一个请求去更新缓存，防止缓存击穿。

• 提前加载：对于一些热点数据，定期进行缓存预热，或者当缓存即将过期时，提前加载数据。

3. 缓存穿透（Cache Penetration）

定义：
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存中没有，数据库中也没有，导致每次查询都直接访问数据库。即使数据不存在，所有请求都会直接访问数据库，造成数据库的压力。

发生原因：

• 请求的数据在缓存中没有，也不存在于数据库中，导致每次请求都会查询数据库，浪费资源。
• 数据不存在时，缓存没有设置适当的空值缓存，导致每次请求都打到数据库。

解决方案：

• 缓存空对象：当查询的数据不存在时，可以将空对象（例如 null 或一个特殊的标志对象）缓存一定时间。这样，下次再查询同样的数据时，就可以直接返回空对象，而不再查询数据库。

• 布隆过滤器（Bloom Filter）：使用布隆过滤器判断某个数据是否存在。如果某个数据在布隆过滤器中不存在，则可以直接返回，不再查询缓存和数据库。布隆过滤器可以减少对不存在数据的数据库访问。

• 接口校验：加强接口的参数校验，避免恶意用户或无效请求访问缓存和数据库。

小结

• 缓存雪崩：指大量缓存同一时刻失效，导致数据库压力暴增。可以通过缓存过期时间随机化、加锁等方式避免。
• 缓存击穿：指热点数据的缓存失效，导致大量并发请求直接访问数据库。通过加锁、互斥锁、预加载等方式来避免。
• 缓存穿透：指查询不存在的数据，导致每次请求都直接访问数据库。可以通过缓存空对象、布隆过滤器等方式来避免。

这三个问题通常在大规模分布式缓存系统中都会面临，设计时需要采取合适的策略来确保缓存系统的稳定性和高效性。