一、缓存处理流程

• 前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。
• 缓存数据库的最终目的：为后端的数据库或者其他组件/服务，进行 分压

二、缓存穿透

2.1 描述

• 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

2.2 解决方案

• 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截
• 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
• 缓存穿透还可以用布隆过滤器解决

三、缓存击穿

3.1 描述

• 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

3.2 解决方案

• 设置热点数据永远不过期
• 加互斥锁

四、缓存雪崩

4.1 描述

• 缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
• 和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

4.2 缓存雪崩的过程

• 雪崩的简单过程：

1、redis集群大面积故障

2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis

3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库

4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机

5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。

4.3 缓存雪崩的预防方案

• 缓存的高可用性

缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务
例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用

• 缓存降级

1.可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持)，但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。

2.当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关
实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。

##降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的
##在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面
替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案

• Redis备份和快速预热

1) Redis数据备份和恢复
2) 快速缓存预热

• 提前演练

最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题
对高可用提前预演，提前发现问题

4.4 解决方案

1) 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
2) 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中
3) 设置热点数据永远不过期