✅P155_缓存-缓存使用-缓存击穿-穿透-雪崩
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缓存穿透
缓存穿透
- 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据， 由于缓存是不命中， 将去查询数据库， 但是数据库也无此记录， 我们没有将这次查询的 null 写入缓存， 这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存的意义。
解决
- 缓存空对象，并加入短暂过期时间
- 如果从数据库查询的结果为空，依然把这个结果进行缓存，那么当用 key 获取数据时，即使数据不存在，Redis 也可以直接返回结果，避免多次访问数据库。
- 使用布隆过滤器：使用细节
- 将查询的参数都存储到一个 bitmap 中，在查询缓存前，再找个新的 bitmap，在里面对参数进行验证。如果验证的 bitmap 中存在，则进行底层缓存的数据查询，如果 bitmap 中不存在查询参数，则进行拦截，不再进行缓存的数据查询。
风险
- 如果存在黑客恶意的随机访问，造成缓存过多的空值，那么可能造成很多内存空间的浪费。但是也可以对这些数据设置很短的过期时间来控制；
- 如果查询的 key 对应的 Redis 缓存空值没有过期，数据库这时有了新数据，那么会出现数据库和缓存数据不一致的问题。但是可以保证当数据库有数据后更新缓存进行解决。
缓存雪崩
缓存雪崩
- 缓存雪崩是指在我们设置缓存时key采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
解决
在预防缓存雪崩时，建议遵守以下几个原则：
- 合理规划缓存的失效时间，可以给缓存时间加一个随机数，防止统一时间过期；
- 合理评估数据库的负载压力，这有利于在合理范围内部分缓存失，数据库也可以正常访问；
- 对数据库进行过载保护或应用层限流，这种情况下一般是在网站处于大流量、高并发时，服务器整体不能承受时，可以采用的一种限流保护措施；
- 最后还可以考虑多级缓存设计，实现缓存的高可用。
缓存击穿
缓存击穿
- 对于一些设置了过期时间的 key， 如果这些 key 可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候， 需要考虑一个问题： 如果这个 key 在大量请求同时进来前正好失效， 那么所有对这个 key 的数据查询都落到 db， 我们称为缓存击穿。
解决
- 加锁。大量并发只让一个去查，其他人等待，查到以后释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去db
