Redis 雪崩、穿透、击穿「建议收藏」

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一、缓存雪崩：

概念：

缓存雪崩是指缓存中key大批量到过期时间，而这时大量请求同时打过来，引起数据库压力过大甚至down机

实际生产中举例：

以秒杀活动为例，QPS 达到5000，这时，如果这5000个请求同时访问过来，在redis的缓存没有失效时，这个量级的qps，redis 是可以承受住的。

但是如果这时，所有的key都在某一个时间点失效了，而后台还没来得及重新刷缓存（缓存一般是定时任务主动刷新或修改时才刷新），那么这时，所有的请求就将会都直接打入MySQL 数据库。

可以想象，MySQL 基本是扛不住的，并且重启都没用，因为你重启的速度永远跟不上用户刷新的速度。

这个现象就叫做缓存雪崩。

解决方案：

1、针对key同时失效导致的缓存雪崩

我们平时设置key时，应该避免key的过期时间一样，可以在设置key的有效期时，添加一个随机数，把同时刷新出来的key的有效期设置为不一样的（比如几百毫秒到几十秒）。

当然，也可以采用数据预热的方案，在即将发生大并发访问前，手动触发缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

2、针对redis缓存中间件突然挂掉，导致的缓存雪崩

针对小业务量级，我们可以采用 redis 的 sentinel 哨兵机制；

针对大业务量级，我们可以采用 redis 的 cluster 集群方案去应对。

不论是sentinel、还是cluster，其内部都有完整的自动故障转移，对于master 突然挂掉，都不换影响业务的正常运行。

二、缓存穿透

概念：

缓存穿透，是指恶意攻击者频繁查询一个数据库一定不存在的数据。

缓存不命中，就会把请求打到数据库，数据库没有这个数据，也就不会把数据存到缓存里，也就导致同样的请求，始终请求的，实际上都不是缓存，而是直接请求到数据库。

这时，如果有人利用不存在的key频繁请求我们的应用接口，并且量级非常大，就会造成存储层数据库承受不住，可能就会挂掉。

实际生产中举例：

比如有一个接口，www.haveyb.com/getProductInfo?product_id=109&porduct_type=2,

正常使用时，如果请求一个不存在的数据，比如 product_id = 999999999，这个数据实际上在数据库中是不存在的，但是就有那么一个恶意攻击者，拿着这个数据，频繁请求你，当一个一个请求发过来还好。

但如果同时几万个并发打过来呢？你实际上缓存没有命中后，把请求都打到数据库了，但是数据库没有这个数据，也就不能把数据放到缓存里，导致的结果就是请求不断地打到数据库上，数据库实际上是承受不住这么大并发的，就会导致数据库挂掉。

这就是缓冲穿透。

解决方案：

1、不管数据实际上存不存在，我们都把这个键存到缓存中（有效期设置的短一些，比如一分钟到三分钟），然后值设置为一个特定值，业务中如果获取到的结果是这个特定值，则报错返回。

2、另一个方案是使用 redis 的布隆过滤器（Bloom Filter），将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

三、缓存击穿

1、概念

缓存击穿是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求到数据库，这时，大并发量可能直接将数据库给挂掉。

注：缓存击穿与缓存雪崩最本质的区别在于

缓存雪崩是由于大量的key同时过期，导致所有请求同时直接打到数据库，造成数据库挂掉；

缓存击穿是由于一个热点key失效，之前一直由缓存挡着的请求，直接发送到数据库，造成数据库挂掉。

生产中举例：

我们有一个获取商家系统后台设置的接口，缓存到redis中，这个接口，其他服务都在时刻调用，比如订单、商品、库存模块。

本来，这个数据在缓存中存在，所有请求都被缓存挡住了，这没什么问题，但是如果这个key突然过期了，那这个热点请求就会被直接打到数据库，在大并发量级的情况下，可能就会把数据库挂掉。

解决方案：

1、设置数据永久不过期（只更新，不删除或过期）

2、对该key 的 value 内部设置一个超时值，当访问时，发现已经达到这个超时值了，就更新缓存，并重置超时值（对于这个key，可以设置为不过期，或者超时值小于外部设置的过期时间）

$key = 'system_setting_106976';
$timestamp = time();
$data = [
    'value' => 12345678,
    'timeout' => $time
];
setnx($key, $data, $time + 360);