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redis常见问题

缓存穿透

查询一个不存在的key，数据库也查询不到，就会导致每次都去查询数据库

• 情况：可以被人为的去请求不存在的id（如 id为0，id为不存在的数据）

解决方案

1. 缓存空对象：当数据库也查询不到时，将null存入redis中（如：{key:-1,value:null})
   • 优点：简单
   • 缺点：可能会发生不一致的问题
2. 布隆过滤器：将所有的key放入布隆过滤器中，查询时先查询过滤器，存在再查询redis

   • 布隆过滤器是一个bitmap(位图)，利用位图检索元素是否存在集合中，先初始化一个大数组，全部都是0
   • 存储数据：将数据用多个hash函数获取hash值，将hash值计算数据对应位置改为1
   • 查询数据：利用相同的hash函数过去hash值，判断对应位置是否为1

   • 优点：内存占用少，没有多余key
   • 缺点：存在误判的情况，一般可以设置误判率不超过5%

缓存击穿

给key设置了过期时间，当key过期时有大量请求这个key，可能会把mysql压垮

解决方案

1. 互斥锁

   线程1：请求redis，缓存中数据不存在，此时获取互斥锁（成功），然后去查询数据库重建缓存数据，写入缓存返回数据释放锁。

   线程2：请求redis，缓存中数据不存在，去获取互斥锁（此时被线程1已经获取成功获取，所以线程2获取失败），休眠一会再重试，重试过程中如果线程1已经写入，缓存命中。

2. 逻辑过期

   线程1：查询缓存发现逻辑过期时间，获取互斥锁成功，此时开启新线程2，但是不会等待直接返回过期的数据。

   线程2：查询数据库重建缓存，写入缓存更新逻辑过期时间，释放锁。

   线程3：查询缓存，发现逻辑过期，获取互斥锁（此时线程1，已经获取互斥锁，所以此时线程3获取锁失败）， 直接返回逻辑过期的数据。

互斥锁：保证数据的强一致，性能差 逻辑过期：高可用，性能优，不能保证数据同步的强一致性

缓存雪崩

大量的key再同一时段同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到数据库，给数据库带来大量压力

解决方案

• 给不同的key的失效时间添加随机值
• 利用Redis的集群提高服务的可用性
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

《缓存顺口溜》