Redis 相关概念 - 缓存穿透击穿与雪崩 - 《03 Container Runtime（CRI）》

缓存穿透

缓存和数据库中都没有的数据，可用户还是源源不断的发起请求，导致每次请求都会到数据库，从而压垮数据库。

缓存穿透击穿与雪崩 - 图1

比如客户查询一个根本不存在的东西，首先从 Redis 中查不到，然后会去数据库中查询，数据库中也查询不到，那么就不会将数据放入到缓存中，后面如果还有类似源源不断的请求，最后都会压到数据库来处理，从而给数据库造成巨大的压力。

用户发过来的请求，根据请求参数进行校验，对于明显错误的参数，直接拦截返回。比如，请求参数为主键自增id，那么对于请求小于 0 的 id 参数，明显不符合，可以直接返回错误请求。

对于某个查询为空的数据，可以将这个空结果进行 Redis 缓存，但是设置很短的过期时间，比如 30s，可以根据实际业务设定。注意一定不要影响正常业务。

布隆过滤器是一种数据结构，利用极小的内存，可以判断大量的数据“一定不存在或者可能存在。

对于缓存穿透，我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。

Redis 中一个热点 key 在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。

缓存穿透击穿与雪崩 - 图2

这里要注意的是这是某一个热点 key 过期失效，和后面介绍缓存雪崩是有区别的。比如淘宝双十一，对于某个特价热门的商品信息，缓存在 Redis 中，刚好 0 点，这个商品信息在 Redis 中过期查不到了，这时候大量的用户又同时正好访问这个商品，就会造成大量的请求同时到达数据库。

对于某个需要频繁获取的信息，缓存在 Redis 中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。

比如这个热点数据的过期时间是 1h，那么每到 59 minutes 时，通过定时任务去更新这个热点 key，并重新设置其过期时间。

这是解决缓存击穿比较常用的方法。互斥锁简单来说就是在 Redis 中根据 key 获得的 value 值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该 key 时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间（比如 100 ms）后重试。

Redis 中缓存的数据大面积同时失效，或者 Redis 宕机，从而会导致大量请求直接到数据库，压垮数据库。

缓存穿透击穿与雪崩 - 图3

对于一个业务系统，如果 Redis 宕机或大面积的 key 同时过期，会导致大量请求同时打到数据库，这是灾难性的问题。

避免缓存设置相近的有效期，我们可以在设置有效期时增加随机值；或者统一规划有效期，使得过期时间均匀分布。

对于即将来临的大量请求，我们可以提前走一遍系统，将数据提前缓存在 Redis 中，并设置不同的过期时间。

为防止 Redis 集群单节点故障，可以通过 Redis 的哨兵模式和集群模式实现高可用。