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缓存异常的3个问题
设计一个缓存系统，就会面对缓存异常的3个问题
- 缓存雪崩
- 缓存击穿
- 缓存穿透
| 分类 | 原因 |
|---|---|
| 缓存雪崩 | 1.大量缓存数据同时过期；2.redis故障 |
| 缓存击穿 | 热点数据缓存过期 |
| 缓存穿透 | 数据既不在缓存，也不在数据库 |
缓存雪崩
产生原因
- 大量缓存数据在同一时间过期或失效
- Redis 故障宕机
解决办法
1.均匀设置过期时间，避免同一时间过期
避免将大量的数据设置成同一个过期时间。对缓存数据设置过期时间时，可以给过期期时间加上一个随机数，这样就可以保证数据不会在同一时间过期。
setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；
复制代码2.互斥锁
使用互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里）。当缓存构建完成后，再释放锁。
未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
实现互斥锁的时候，最好设置超时时间，不然第一个请求拿到了锁，然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求也一直拿不到锁，整个系统就会出现无响应的现象。
3.双key策略
对缓存数据使用两个 key，一个是主 key，会设置过期时间；一个是备 key，不会设置过期。它们只是 key 不一样，但 value 值是一样的，相当于给缓存数据做了个副本。
当业务线程访问不到主 key 的缓存数据时，就直接返回备 key 的缓存数据，然后在更新缓存的时候，同时更新主 key 和备 key 的数据。
4.后台更新缓存，定时更新或使用消息队列通知更新
业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。
事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里。因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。
解决上面的问题的方式有 2 种。
- 第1种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效。检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。
这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的。但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。
- 第2种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存；后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。
在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的 「缓存预热」。后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。
5.服务熔断
因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不用再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力，保证数据库系统的正常运行，然后等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。
6.请求限流
启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。
7.通过主从节点的方式构建Redis缓存高可靠集群
通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。
如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。
缓存击穿
产生原因
- 热点数据缓存过期
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，造成缓存击穿。
可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。
解决办法
1.互斥锁
同「缓存雪崩」的「互斥锁」解决方案。
不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间
2.不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存
不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存。
缓存穿透
产生原因
当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据。一旦缓存恢复相对应的数据，就可以减轻数据库的压力，而缓存穿透就不一样了。
当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。
缓存穿透的发生一般有这2种情况
- 业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据
- 黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务
解决办法
1.限制非法请求
在接口调用时候，判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值，请求字段是否存在等情况。如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。
2.缓存空值或者默认值
当线上业务发现缓存穿透时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。
3. 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在
使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。