什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？

 ## 缓存击穿 ### 原因 指某些热点key到达了过期的那个时间点，这个时候刚好有大量的并发请求需要查询这个key，从而导致并发请求直接打到了数据库，这就是缓存击穿。 ### 解决方案 - 提前将热门数据放入redis缓存 - 对热门key进行监控，定期进行续期 - 对不同级别的key设置不同的缓存时间 - 设置分布式锁  ## 缓存穿透 ### 原因 这个是恶意攻击导致的，黑客通过伪造非法的id，查询数据库中不存在的key，导致经过redis缓存时：判断key不存在，则直接查DB，最终导致所有请求全部达到了DB中，造成缓存穿透 ### 解决方案 - 缓存一个特定的值，代表数据库中不存在，如 空值 - 使用Redis布隆过滤器：如果不存在那就一定不存在，如果存在但是不一定存在 - 设置有规律的id，如果不满足规则条件则拦截  ## 缓存雪崩 ### 原因1: 大量key同时过期，导致所有请求全部打到DB中 ### 解决方案1 - 缓存时间最好不要设置一样，可以上下波动一个阈值 - 服务降级 ### 原因2 缓存中间件直接宕机 ### 解决方案2 - 限流 - 熔断 - 建立高可用缓存集群

### 1. **缓存击穿 (Cache Breakdown)** **定义**：当缓存中某个 **key** 的数据过期时，多个并发请求同时到达缓存，导致这些请求都绕过缓存直接访问数据库，造成数据库瞬间承受大量并发请求，导致 **数据库负载过高**。 **场景**：例如，某个热门商品的缓存过期了，多个用户在同一时间请求这个商品的数据，缓存未命中，所有请求都直接访问数据库，导致数据库瞬间被大量并发请求压垮。 **解决方案**： - **加锁**：在缓存过期时，只有第一个请求去查询数据库并重新加载缓存，其他请求等待缓存重新加载完毕。 - **设置合理的过期时间**：避免大并发请求在短时间内频繁访问数据库。 ### 2. **缓存穿透 (Cache Penetration)** **定义**：当请求的 **key** 在缓存中找不到，并且数据库中也没有对应的数据，导致每次请求都绕过缓存访问数据库，造成缓存完全没有起到作用，所有请求都直接打到数据库上。 **场景**：例如，用户请求某个不存在的商品信息，缓存没有此数据，数据库中也没有该商品的记录，最终每次请求都绕过缓存直接访问数据库，造成数据库不必要的压力。 **解决方案**： - **缓存空数据**：对于查询不到的数据，可以将结果（如空值、默认值）也缓存起来，防止每次都查询数据库。 - **使用布隆过滤器**：通过布隆过滤器快速判断某个数据是否存在，从而避免不必要的数据库查询。 ### 3. **缓存雪崩 (Cache Avalanche)** **定义**：当大量缓存的 **key** 同时过期或缓存服务宕机，导致大量请求都直接访问数据库，造成数据库负载激增，甚至可能引发数据库宕机。 **场景**：例如，缓存中大量的热点数据（如每天零点过期的缓存数据）同时失效，导致大量请求同时打到数据库，造成数据库瞬间压力过大。 **解决方案**： - **缓存过期时间分散**：避免所有缓存都在同一时间过期，可以通过设置不同的过期时间，防止缓存同时失效。 - **双重缓存机制**：在缓存失效时，采用第二级缓存来缓解压力，或者延迟数据库访问的时间。 - **持久化缓存**：使用 Redis 等缓存服务的持久化功能，确保即使缓存服务重启，也能避免数据丢失。 - **降级策略**：当缓存系统不可用时，可以通过降级策略（如返回静态页面或默认值）来减少对数据库的访问。 ### 总结记忆方法： - **缓存雪崩**：想象成雪崩是多个 key 同时过期，"没有一个 key 是无辜的"。很多缓存同时失效，导致数据库过载。 - **缓存穿透**：就像是“透”过了缓存和数据库，没有数据可以访问，所有请求都直接打到数据库上。 - **缓存击穿**：某个 key 过期时，大量请求同时访问，击穿缓存，造成数据库负载过大。