Redis缓存三大问题解析：穿透、击穿、雪崩及解决方案

一文读懂缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

简介：在实际项目中，Redis作为缓存中间件时，可能会遇到三大问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
本文将详细解释这三大问题的原因和解决方案。
在Redis工作流程中，当客户端发起查询时，首先会查找缓存，如果不存在则直接返回，然后继续查询数据库。
如果缓存和数据库中都缺少数据，问题就会开始出现。
1.Redis缓存渗透1.什么是缓存渗透？缓存穿透是指查询缓存或数据库中不存在的数据。
每个查询都直接进入缓存，直接查询数据库，最终返回空结果。
在这种情况下，会给数据库带来很大的压力。
2、如何解决缓存穿透？一般有两种解决方案：缓存空对象和使用布隆过滤器。
2.1.缓存空对象很容易理解。
当数据库找不到数据时，会缓存空对象并设置过期时间。
缺点是需要额外的内存空间，并且可能会导致缓存和数据库数据不一致。
2.2.布隆过滤器布隆过滤器是由一个位数组和多个哈希函数组成的数据结构。
在初始化期间，所有键都被散列，并且相应的状态元素被设置为1。
查询时，再次哈希并判断对应的条件元素，如果全部为1，则该key可能在数据库中，如果不全部为1，则该key不存在。
2.现金细目分类1.什么是现金细目分类？缓存击穿是指当热数据耗尽后，大量查询请求直接进入缓存，直接与数据库发生碰撞，导致数据库压力急剧增加。
2、缓存崩溃如何解决？有两种解决方案：永远不要让密钥过期，或者使用分布式锁将查询请求限制为一次只能有一个。
2.1.热点键值永不过期。
不要让密钥自动过期，或者在后台定期更新缓存。
2.2.分布式锁的并发更新使用加锁机制。
一次只有一个线程接收数据并更新缓存，而其他线程则等待。
3.现金雪崩1.什么是现金雪崩？缓存雪崩是指大量key同时过期或者Redis出现故障，从而增加数据库查询压力。
2、如何解决现金雪崩？为了允许大量的key同时过期，可以将过期时间分散。
对于Redis故障转移，应该部署高可用性解决方案。
此外，还可以使用其他策略，例如将密钥设置为永不过期或使用分布式锁。

如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?

Redis缓存异常包括雪崩、击穿、渗透等，处理方案各不相同。
雪崩现象：大量请求同时执行，增加数据库压力，导致系统崩溃。
解决方案：通过监控预测更新缓存或者提前设置缓存策略。
击穿问题：过多的并发请求同时访问相同的热点数据，导致数据库压力急剧增加。
解决方案：使用互斥锁或者限流机制来限制同时的并发访问。
访问事件：查询的数据既不在缓存中，也不在数据库中，导致每次请求都直接访问数据库，增加了数据库的压力。
解决方法：应用缓存预热、设置默认值或增加查询缓存。
除了以上三个常见问题外，还有缓存升温和缓存降级策略。
缓存预热是在系统上线前将数据加载到缓存系统中，以减轻数据库压力。
缓存降级会降低服务的响应质量，以保证缓存故障或服务出现问题时服务的基本可用性。

穿透、击穿、雪崩…Redis这么多问题，如何解决？

缓存穿透、缓存故障、缓存雪崩都是分布式缓存系统在高并发场景下可能出现的问题。
定义及解决策略如下。
缓存穿透问题是指当请求数据时，缓存层和数据库层都找不到该数据，导致请求直接落到数据库，从而导致缓存穿透。
解决方案是缓存空对象或使用布隆过滤器。
当缓存中大量数据同时过期，导致大量请求直接落入数据库时​​，就会出现缓存失效问题。
解决策略包括为热点数据设置不会过期的缓存，为缓存条目分配合理的过期时间，以及使用分布式锁来确保一次只有一个线程查询数据库。
缓存雪崩问题是指集中式缓存错误或故障导致所有并发流量直接影响数据库并对数据库造成过度压力。
解决方案包括提高Redis的可用性，例如使用节流和降级策略限制数据库访问频率以及通过数据预热分配缓存过期时间。
在实际应用中，通过合理设计缓存策略，可以有效避免或减少这些缓存问题的发生，保证系统的稳定性和性能。

redis缓存穿透，频繁查询db，怎么解决

首先说一下缓存穿透的概念：

缓存穿透是指查询的key不存在，所以缓存查询不到，而查询到数据库。

解决方案：

将所有现有密钥保存到另一个存储的Set集合中。
查询时，可以先检查该key是否存在。

让我们简单一点。
在无法查询的key上添加一个标识空值的Value，这样数据库就不会被查询到。
例如场景是查询省、市、市街道对应的移动营业厅。
如果某条街上确实没有流动营业厅。
关键规则不变，值可以设置为“0”等无意义字符。
当然，这种方案必须保证缓存集群的高可用性。

这些Key可能不会永远存在，因此需要根据业务场景设置过期时间。