缓存edis出错(edis缓存三大问题)

导语：Redis 缓存异常浅谈

Redis缓存异常的情况一般分为三种：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。

1、缓存穿透

指的是缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

解决方案：接口层增加校验，例如用户鉴权校验，timestamp判断时间差，IP等；从缓存获取不到数据时，在数据库中也没有获取到，此时可以将key-value设置为key-null，缓存有效时间设置的相对短一些（30秒，时间太长可能会影响正常情况下的访问）。用于防止攻击用户反复用同一ID暴力攻击；引入布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个大的BitSet中，不存在的数据将被拦截，从而避免了对底层存储系统的查询压力。布隆过滤器：引入多个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间及误判率下完成元素的判重过程。优缺点：优点是空间效率和查询时间上优化明显，缺点是有一定的误判率和删除困难问题。Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。2、缓存雪崩

指的是缓存中数据大批量到达到期时间，而查询数据量很大，引起数据库压力倍增甚至崩溃。

解决方案：缓存数据过期时间随机设置，防止同一时间大批量缓存过期；当缓存数据库分布式部署时，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中；热点数据设置永不过期，仅更新时覆盖。3、缓存击穿

指的是缓存中没有但数据库中有的数据（例如缓存到期），此时若并发用户很多，同时读取缓存没读到数据，然后又同时去数据库读取数据，引起数据库瞬时压力增大。

解决方案：热点数据设置永不过期，仅更新时覆盖；加入互斥锁，避免同时读取数据库。缓存热点key

缓存中的一个Key，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案：

对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

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