Redis 經(jīng)常用于系統(tǒng)中的緩存专肪，可以極大地提高了系統(tǒng)性能和效率，但同時也帶來一些問題堪侯。一個是數(shù)據(jù)一致性問題嚎尤。從嚴格意義上講，只要使用緩存伍宦，就會出現(xiàn)一致性問題芽死，這是無法解決的乏梁。另一個問題是本文將討論的緩存穿透，緩存擊穿和緩存雪崩关贵，這三個問題不僅限于 Redis遇骑，其他緩存工具同樣需要面對這三個問題。接下來我詳細講解這三個問題以及對應的解決方案揖曾。

一落萎、緩存穿透

緩存穿透意味著當用戶查詢數(shù)據(jù)庫不存在數(shù)據(jù)時，返回的結果為空炭剪，并且結果不會在緩存中存儲练链。假設用戶不斷發(fā)起這樣的請求，它將永遠不會訪問緩存奴拦，導致所有查詢都落在數(shù)據(jù)庫上兑宇，從而導致數(shù)據(jù)庫被打死。

public Object getGoods(Long goodsId) {
 
    //從 Redis 獲取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
                .get(String.valueOf(goodsId));
        if (goodsInfo != null) { 
            return goodsInfo;
        }
 
    //從數(shù)據(jù)庫查詢 goods 信息粱坤，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
        if (goodsInfo != null) { 
        redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo);
        }
    return goodsInfo;
}

假設 goodsId 沒有負數(shù)情況，如果發(fā)起一個參數(shù) goodsId = -1 的請求瓷产，這個數(shù)據(jù)在緩存中肯定不會存在站玄，每次它都會進入查詢數(shù)據(jù)庫，并且數(shù)據(jù)查詢結果也是 null濒旦，并且不會緩存結果到 Redis株旷。

解：

1） 通過用戶認證、參數(shù)驗證等尔邓，在上層攔截這些不合理的請求晾剖；

2） 當數(shù)據(jù)庫查詢結果為空時，數(shù)據(jù)也被緩存梯嗽，但緩存有效期設置較短齿尽，以免影響正常數(shù)據(jù)的緩存。

public Object getGoods(Long goodsId) {
 
    //從 Redis 獲取 goods 信息
    Object goodsInfo = redisTemplate.opsForValue()
            .get(String.valueOf(goodsId));
    if (goodsInfo != null) { 
        return goodsInfo;
    }
 
    //從數(shù)據(jù)庫查詢 goods 信息灯节，并存入 Redis
    goodsInfo = goodsDao.selectByGoodsId(goodsId);
         if (goodsInfo != null) { 
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), goodsInfo
                    , 60, TimeUnit.MINUTES);
         } else { //查詢?yōu)?null 同樣存儲
            redisTemplate.opsForValue()
                .set(String.valueOf(goodsId), null, 60, 
                    TimeUnit.SECONDS);
    }
    return goodsInfo;
}

二循头、緩存擊穿

緩存擊穿意味著當熱點數(shù)據(jù)存儲到期時，多個線程同時請求熱點數(shù)據(jù)炎疆。因為緩存剛過期卡骂，所有并發(fā)請求都會到數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)。

解：

實際上形入，在大多數(shù)實際業(yè)務場景中全跨，緩存擊穿是實時發(fā)生的，但不會對數(shù)據(jù)庫造成太大壓力亿遂，因為一般的公司業(yè)務浓若，并發(fā)量不會那么高渺杉。當然如果你不幸有這種情況，你可以通過設置這些熱點鍵七嫌，使其永遠不會過期少办。另一種方法是通過互斥鎖來控制查詢數(shù)據(jù)庫的線程訪問，但這種會導致系統(tǒng)的吞吐率下降诵原，需要實際情況使用英妓。

三、緩存雪崩

數(shù)據(jù)未加載到緩存中绍赛，或者緩存同時在大范圍中失效蔓纠，導致所有請求查找數(shù)據(jù)庫，導致數(shù)據(jù)庫吗蚌、CPU 和內(nèi)存過載腿倚，甚至停機。

一個簡單的雪崩過程：

1） Redis 集群的大面積故障蚯妇；

2） 緩存失敗敷燎，但仍有大量請求訪問緩存服務 Redis；

3） 在大量 Redis 請求失敗后箩言，請求轉向數(shù)據(jù)庫硬贯；

4） 數(shù)據(jù)庫請求急劇增加，導致數(shù)據(jù)庫被打死陨收；

5） 由于你應用程序服務大部分都依賴于數(shù)據(jù)庫和 Redis 服務饭豹，它很快就會導致服務器集群的雪崩，最后整個系統(tǒng)將徹底崩潰务漩。

解：

事前：高可用的緩存

高可用的緩存是防止出現(xiàn)整個緩存故障腥椒。即使個別節(jié)點森书，機器甚甚至機房都關閉，系統(tǒng)仍然可以提供服務，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用领追。

事中：緩存降級（臨時支持）

當訪問次數(shù)急劇增加導致服務出現(xiàn)問題時累贤，我們?nèi)绾未_保服務仍然可用馅而。在國內(nèi)使用比較多的是 Hystrix瓜晤，它通過熔斷、降級饼煞、限流三個手段來降低雪崩發(fā)生后的損失源葫。只要確保數(shù)據(jù)庫不死，系統(tǒng)總可以響應請求砖瞧，每年的春節(jié) 12306 我們不都是這么過來的嗎息堂？只要還可以響應起碼還有搶到票的機會。

事后：Redis 備份和快速預熱

1） Redis 數(shù)據(jù)備份和恢復

2） 快速緩存預熱

四、小結

目前的大部分的系統(tǒng)都增加了緩存機制荣堰，避免對數(shù)據(jù)庫造成過大壓力導致系統(tǒng)出問題床未，極大的提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。雖然使用緩存能夠給系統(tǒng)帶來了一定的質(zhì)的提升振坚，但同時也帶來緩存穿透薇搁、緩存擊穿、緩存雪崩問題等問題渡八。特別是當并發(fā)量增大啃洋、惡意攻擊的時候，是很難避免屎鳍。這些問題應該在設計系統(tǒng)時候就應該考慮宏娄，這樣設計出來的系統(tǒng)才經(jīng)得起考驗。