Redis 的緩存異常處理 —— 緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透

在實際應用 Redis 過程中，如果將 Redis 作為數據庫的緩存，經常會遇到這幾個問題：緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透等。

緩存雪崩
緩存雪崩指的是，大量的應用無法在 Redis 緩存中處理，然后大量請求發送到了數據庫，導致數據庫的壓力激增，甚至可能導致數據庫崩潰，從而導致整個系統崩潰，引發雪崩一樣的連鎖效應。

而引起緩存雪崩的原因，一般如下：
1、緩存中大量 key 同時過期
2、Redis 實例掛掉了，無法處理請求

對于原因 1，在實際應用中應當避免大量 key 同時過期的場景。如果確實有這種業務場景，可以微調這批 key 過期的時間，使其能有一定的相差間隔。

對于原因2，之前提到的Redis 主從集群其實可以比較好地實現主 Redis 實例掛掉后，能有其他從庫快速切換為主庫，繼續提供服務。

當然，以上都是預防的措施，如果已經發生了 緩存雪崩，為了防止數據庫被大量的請求搞崩潰，可以采用 服務熔斷 或者 請求限流。

服務熔斷就是暫停對業務提供 Redis 服務，直到 Redis 恢復正常，再向外提供服務。 當然，這種情況下，業務也會整個停擺了。 另外一種比較溫和的辦法就是請求限流。請求限流顧名思義，就是限制請求的流量，隨機丟棄一部分的請求，以保證不會同時有太多請求壓入數據庫。

緩存擊穿
緩存擊穿是指，針對某個熱點數據，突然在緩存中失效，然后這些請求到熱點數據的請求會都請求到數據庫。
緩存擊穿一般是熱點 key 在 Redis 中過期了導致的。 最直接的方法就是，對于熱點 key ，就不設置過期時間。

緩存穿透
緩存穿透指的是，數據既不在 Redis 中，也不在數據庫中。每次請求 Redis 發現沒有對應的 key之后，再去請求數據庫，發現數據庫也沒有。 那么這時， Redis 就相當于一個擺設，沒有具體的作用了。如果有人惡意攻擊系統，故意使用空值或者其他不存在的值進行頻繁請求，那么也會對數據庫造成比較大的壓力。

為了避免緩存穿透，我們可以：
1、緩存空值或缺省值
2、采用布隆過濾器，提前判斷是否有此數據。

布隆過濾器實際上就是把 key 通過三次不同的哈希，計算出三個哈希值，然后在哈希表中把對應哈希值位置置為1。當有新的請求過來時，先判斷這個 key 經過N次哈希后，對應的哈希值位置是否為1，只要有一個不為1，就說明此 key 之前沒有緩存過。
實際上，布隆過濾器也是有缺陷的，它不能完全保證請求過來的 key ，通過布隆過濾器的校驗，就一定有這個數據。 但是，只要沒有通過布隆過濾器的校驗，那么這個 key 就一定不存在。 其實這樣就已經可以過濾掉大部分不存在的 key 請求了。
正如以上提到的布隆過濾器缺陷，如果布隆過濾器的哈希槽過短，很有可能導致大部分的位置都為 1 ，那么此時，布隆過濾器就失去了它的意義。 所以，當我們發現布隆過濾器大部分位置都為1了，應該要擴寬哈希槽。

3、在實際業務中，我們對于請求的參數應該要先進行校驗，請求的參數應該要在規定范圍內。實際上，在工程應用中，主要也是依賴于參數的校驗，過濾掉很多無效請求。

數據不一致性
當使用 Redis 作為數據庫緩存時，可能會存在數據不一致的問題。
當需要修改一份數據時，需要同時修改數據庫和緩存，那么這里就要區分：先修改數據庫還是修改緩存；對于緩存，是直接修改數據還是刪除數據？

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文章來源：https://www.jianshu.com/p/2d45d6cd235d

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis 的缓存异常处理 —— 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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