本篇文章转载自：石衫的架构笔记 微信公众号

前言

当我们系统中使用到了缓存时，不管是一级缓存还是多级缓存，它的作用就是业务系统在请求数据时，如果缓存中有，就从缓存中获取；如果缓存中没有，再去访问DB，从而减少DB的压力，缩短获取数据的时间。那么在使用缓存的过程中，会出现哪些常见问题？我们又如何来解决？

1 缓存穿透

1.1 什么是缓存穿透

正常情况下，我们去查询数据都是存在的。

那么请求查询一条压根在数据库中就不存在的数据，即在缓存和数据库中都没有这条数据，但是请求每次在缓存中找不到，就去访问数据库，比较占用和消耗数据库的资源，这种现象，就叫做缓存穿透。

1.2 穿透带来的问题

黑客攻击系统，通过缓存穿透，使用一个不存在的id，大量访问系统的接口，系统因为缓存中没有数据，而去大量的访问数据库，导致数据库资源被无效占用，影响甚至拖垮正常业务。

1.3 解决办法

1.3.1 缓存空值

我们知道，缓存服务器（redis）一般是通过key value来存储缓存数据的。当有请求过来，会通过key在缓存中查找数据。而发生缓存击穿的问题，是因为缓存服务器中没有存储这些无效数据的key，从而导致无效请求访问到数据库。

那么我们可以在这些请求访问数据库后，没有得到查询结果时，在缓存服务器中存储这个key，并设置它的值为null，这样当再次发生查询这个key的请求时，缓存服务器就直接返回null，不去访问数据库了。

但是不要忘记，设置缓存失效时间，方便正确数据的录入和更新。

1.3.2 BloomFilter

BloomFilter类似于一个hbase set用来判断某个元素（key）是否存在于某个集合中。

这种方式在大数据应用场景比较多，比如Hbase（HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库）中使用它去判断数据是否在磁盘上。还有在爬虫场景判断url是否已经被爬取过。

这种方式可以加在第一种方案中，在缓存之前再加一层BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在直接返回，存在再去查询缓存或者DB。

1.4 如何选择

针对大量恶意请求攻击，如果key重复多，使用第一种方案是有效的。

如果恶意请求key不重复的多，则使用第二种方案最有效。

2 缓存击穿

2.1 什么是缓存击穿

在平常高并发的系统中，大量的请求同事查询到一个key时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都转到数据库上面了，这种现象我们成为缓存击穿。

2.2 会带来什么问题

会造成数据库访问量突然增大，压力剧增。

2.3 如何解决

上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我可以在第一个查询数据的请求上使用一个 互斥锁 来锁住它。

其他的线程走到这一步拿不到锁就等待，等到第一个线程查询到了数据，然后做缓存，后面的线程进来发现已经有缓存了，就可以直接获取缓存，而不访问数据库了。

3 缓存雪崩

3.1 什么是缓存雪崩

在当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，比如你的缓存服务宕机了，会有大量的请求直接请求数据库上，结果数据库就撑不住了，也跟着挂掉了。

3.2 解决办法

3.2.1 事前：

使用集群缓存，保证缓存服务器的高可用。

比如使用redis，就要考虑到 主 从 + 哨兵和 集群 来避免redis的全面崩盘的情况。

3.2.2 事中：

ehcahe本地缓存 + Hystrix限流&降级，避免DB被打死

使用ehcahe本地缓存的目的也是考虑在redis集群完全不可用的时候，ehcahe本地缓存还能支撑一阵。

使用Hystrix进行限流&降级，比如一秒来了5000个请求，我们假设只能有一秒2000个请求通过这个组件，那么其他3000个请求就会走限流逻辑。

然后去调用我们自己开发的降级组件，比如设置一些默认值之类的，以此来保护DB不会被大量请求搞的宕机。

3.2.3 事后：

开启redis的持久化机制，恢复缓存服务器集群

缓存服务器重启，根据配置的持久化策略，会读取日志文件，恢复内存中的数据。

4 解决热点数据集中失效的问题

我们在设置缓存的时候，一般也会设置缓存的失效时间，过了这个时间，缓存失效了。

如果这批数据，是请求量比较高的，那么请求就会转到数据库去，数据库压力瞬间增大，性能下降甚至宕机。

就是缓存击穿现象。

4.1 解决办法

4.1.1 设置不同的失效时间

避免热点数据集中失效，在设置缓存时间时，我们让它们的失效时间错开。比如在一个基础的时间上加上或减去一个范围内的随机值。

4.1.2 互斥锁

结合上面提到的请求，在高并发请求中，在第一个请求去查询数据库的时候对它加一个互斥锁，其余的查询请求都会被组塞住，直到锁被释放，从而保护数据库。

但是也是因为它会阻塞其他线程，系统的吞吐量也会下降，需要结合业务中的实际需要来考虑要不要这么做。

 

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