Redis快取擊穿，雪崩，穿透解決方案-有解無憂

快取穿透

快取穿透是指查詢一個一定不存在的資料，由于快取是不命中時被動寫的，并且出于容錯考慮，如果從存盤層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到存盤層去查詢，失去了快取的意義，在流量大時，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞，

解決方案

有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是采用布隆過濾器，將所有可能存在的資料哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存盤系統的查詢壓力，另外也有一個更為簡單粗暴的方法，如果一個查詢回傳的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘，

快取雪崩

快取雪崩是指在我們設定快取時采用了相同的過期時間，導致快取在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩，

解決方案

快取失效時的雪崩效應對底層系統的沖擊非常可怕，大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單線程（行程）寫，從而避免失效時大量的并發請求落到底層存盤系統上，這里分享一個簡單方案就是將快取失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每一個快取的過期時間的重復率就會降低，就很難引發集體失效的事件，

快取擊穿

對于一些設定了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高并發地訪問，是一種非常“熱點”的資料，這個時候，需要考慮一個問題：快取被“擊穿”的問題，這個和快取雪崩的區別在于這里針對某一key快取，前者則是很多key，快取在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個Key有大量的并發請求過來，這些請求發現快取過期一般都會從后端DB加載資料并回設到快取，這個時候大并發的請求可能會瞬間把后端DB壓垮，

解決方案

使用互斥鎖(mutex key)

業界比較常用的做法，是使用mutex，簡單地來說，就是在快取失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用快取工具的某些帶成功操作回傳值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作回傳成功時，再進行load db的操作并回設快取；否則，就重試整個get快取的方法，

 public String get(key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value =https://www.cnblogs.com/bob-zb/p/= null) { //代表快取值過期
        //設定3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次快取過期一直不能load db
        String keynx = key.concat(":nx");
        if (redis.setnx(keynx, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設定成功
            value =https://www.cnblogs.com/bob-zb/p/ db.get(key);
            redis.set(key, value, expire_secs);
            redis.del(keynx);
        } else {
            //這個時候代表同時候的其他執行緒已經load db并回設到快取了，這時候重試獲取快取值即可
            sleep(50);
            get(key); //重試
        }
    } else {
        return value;        
    }
}

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標籤：NoSQL

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