redis的三大应用问题

缓存穿透

根据个人理解，认为应该叫做：穿透缓存

描述：key 对应的数据在数据库中并不存在，因此针对 key 的请求从缓存中获取不到，这样就会导致查询请求的压力都会给到数据库，可能导致数据库的崩溃。
条件：

• 应用服务器压力变大
• redis 命中率降低
• 一直查询数据库，使得数据库压力太大而崩溃

解决方案：

• 对空值进行缓存：如果某个 key 查询的数据为空，那么就将这个 key 和空结果 （null）进行缓存，但是缓存的过期时间很短，最长不超过5分钟。
• 设置可以访问的白名单：每次访问的时候，都将数据和白名单中的 id 进行对比，只有在范围内的 id 才能够进行访问，否则进行拦截，不允许访问。
• 采用布隆过滤器：使用布隆过滤器，部署在 redis 的入口处，只有通过了布隆过滤器的 key（换言之，就是存在数据库中的数据），才对其进行查询
  • 查询的效率和查询时间都很高
  • 但是存在一定的误判的几率（哈希函数所导致）
  • 布隆过滤器的位数组也存在删除困难的问题。
• 实时监控：对服务进行事实监控，当出现异常的时候，及时设置黑名单，限制恶意IP的访问

布隆过滤器

大聪明教你学Java | 深入浅出聊布隆过滤器（Bloom Filter） - 掘金

缓存击穿

Redis 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热 - 掘金

缓存击穿是指某一个热点缓存，在某一个时刻恰好失效了，然后这个时候刚好有大量的并发请求，此时这些请求会同时去查询数据库，给数据库造成巨大的压力，这种情况就被称为缓存击穿。

解决方案：

• 提前设置热门数据，并加大这些热门数据 key 的过期时长
• 实时调整：检测热门数据 key 的过期时长，进行实时调整
• 使用锁：
  • 在大量用户访问的时候，如果 redis 中有数据，那么直接返回给用户。但如果 redis 中没有对应的数据，那么就去请求数据库。但在请求数据库的时候进行上锁，这样可以防止别的线程同时对数据库进行访问。只有一个线程能访问数据库的时候，数据库的 压力不会过大。当查询到这个数据的时候，就把缓存写到 redis中去，其他没有抢到锁的线程，就让其睡眠几秒，然后再去 redis 中查询数据，此时 redis 中已经有对应的数据，就不会出现同时查询数据库而导致数据库压力过大的问题

    缓存雪崩

    Redis 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热 - 掘金

    定义：缓存雪崩是指在短时间内，redis 中有大量的 key 过期，导致大量的请求，同时对数据库进行查询，从而对数据库造成巨大的压力，严重的情况下可能导致数据库的宕机

正常情况下的访问

缓存雪崩下的执行过程

如上图所示，大量缓存失效的时候，会有大量的请求直接绕过 redis 去请求数据库，导致对数据库造成很大的压力
解决方案：

• 加锁排队（减轻数据库查询的压力）：
  • 解释：当缓存未查询到的时候，对要请求的 key 进行加锁，同一时间内只允许一个线程去查询数据库，降低数据库的查询压力
  • 缺点：由于使用到了锁，会导致效率的降低
• 随机化过期时间（避免同时有大量的 key 在同一时间过期）：
  • 解释：在缓存的时候设置随机的过期时间，这样就可以避免在同一时间内有大量的缓存过期。