Redis五大经典业务问题剖析及解决方法 _Redis

一、缓存穿透
缓存穿透是指当请求的数据既不在缓存中也不存在于数据库中时，请求会直接穿透缓存层，到达数据库层。这通常是由于恶意攻击或者程序错误造成的，比如攻击者故意请求不存在的大量数据，导致缓存不命中，所有的请求都会落到数据库上，从而可能对数据库造成巨大的压力，影响其性能甚至导致崩溃通常是 thread_running 飙高。
解决方案

布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种数据结构，可以用来检测一个元素是否在一个集合中。在请求到达缓存之前，先通过布隆过滤器进行检查，如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回错误响应，避免对数据库的访问。
缓存空结果：当查询数据库后发现数据不存在时，可以将这个"空结果"也缓存起来，并设置一个较短的过期时间。这样当再次请求相同的数据时，可以直接从缓存中获取到"空结果"，避免对数据库的访问。需要注意的是，这种方法可能会导致缓存被大量无用的空结果填满，所以需要合理设置过期时间。
限制请求：对于异常频繁的访问行为，可以采取限流、封禁IP等手段进行限制。例如，可以对每个用户的访问频率、请求的速度等进行限制，超过限制则暂时封禁其请求。
接口鉴权：在接口层做好身份验证和参数校验，不允许非法请求或者格式不正确的请求访问数据库。
数据库建立合理索引：对于一些必须要访问数据库的场景，确保数据库有好的查询性能，可以通过建立合理的索引来提高查询效率。
二级缓存：使用本地缓存作为一级缓存， redis作为二级缓存。当本地缓存不命中时再查询Redis ，如果Redis也不命中，最后才去查询数据库。这样可以减少直接对Redis的查询请求，降低Redis的压力。
前端控制：在前端应用中加强校验，比如表单校验、输入内容的合法性检查等，避免发送无效请求到后端。

二、缓存雪崩
缓存雪崩是指在缓存系统中，由于大量缓存数据在同一时间过期，或者缓存服务宕机，导致所有的请求都直接落到数据库上，造成数据库瞬间承受巨大的访问压力，从而变得不稳定甚至崩溃的现象。这类似于雪崩一样，一旦发生就会导致连锁反应，导致整个系统的性能急剧下降。
解决方案

缓存数据的过期时间随机化：设置缓存数据的过期时间时，不要让大量的缓存数据在同一时间点过期。可以对过期时间加上一个随机值，使得缓存数据的过期时间分散开来，防止在同一时刻大面积缓存失效。
使用持久化：如果缓存服务支持持久化，比如Redis的RDB和AOF，要确保开启并合理配置这些功能。这样，即使缓存服务重启，也能从持久化的数据中恢复，减少缓存雪崩的风险。
设置热点数据永不过期：对于一些热点数据，可以设置为永不过期，或者采用手动更新缓存的策略，避免这些热点数据集体过期。
使用多级缓存策略：可以使用本地缓存（如Ehcache）和分布式缓存（如Redis）结合的多级缓存策略，即使分布式缓存不可用，本地缓存仍然可以提供服务，减少对数据库的直接压力。
提升缓存服务的高可用性：使用主从复制、哨兵机制、集群等高可用方案来确保缓存服务的稳定性。即便单个节点出现故障，也能快速切换到正常的节点，保障缓存服务不中断。
限流和熔断机制：在系统中实施限流和熔断机制，当流量或错误超过一定阈值时，暂时阻止部分请求，保护数据库和系统不被过载。
异步队列：当缓存失效后，可以将数据库的读取操作放入异步队列中，用异步处理的方式来缓解瞬时流量对数据库的冲击。

三、缓存击穿
缓存击穿指的是缓存中没有但数据库中有的数据（一般是热点数据）在缓存失效的瞬间，同时有大量并发请求这个数据点，这些请求会直接穿透缓存，全部落到数据库上，造成数据库短时间内的高压力。这与缓存穿透不同，缓存穿透是查询不存在的数据，而缓存击穿则是查询存在但是缓存刚好失效的数据。
解决方案