Redis 缓存优化：缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透的概念与防备
在实际的业务场景中，Redis 通常作为缓存和其他数据库（比方 MySQL）搭配使用，用来减轻数据库的压力。但是在使用 Redis 作为缓存数据库的过程中，大概会碰到一些常见题目，比方缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等。缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时逾期，于是大量哀求访问数据库，从而导致数据库压力激增，乃至引起数据库宕机，这种征象被称为 “缓存雪崩”。
制止缓存雪崩的步调有：
[*]给缓存数据设置差别的逾期时间，制止同时逾期；
[*]使用 Redis 集群进步服务可用性，制止因 Redis 宕机引起的缓存雪崩；
[*]给缓存业务添加降级限流计谋；
[*]使用多级缓存架构，分散缓存失效的影响。
缓存击穿
如果 Redis 中一个被高并发访问而且缓存重修业务较复杂的 Key 突然失效，那么大量哀求将直接访问数据库，从而瞬间给数据库造成巨大打击。这种征象被称为 “缓存击穿”。
制止缓存击穿的步调有：
[*] 使用互斥锁：
当缓存未掷中时，通过互斥锁方式，确保只有一个线程访问后端存储获取数据，并重修缓存，其他线程保持列队期待。
长处：没有额外内存斲丧（不须要设置逻辑逾期数据）；包管数据库数据与缓存数据的划一性；
缺点：线程须要期待，性能受影响；当多个线程须要竞争多把锁时，大概会有死锁风险。
[*] 逻辑逾期：将缓存设置一个逻辑逾期时间，线程每次都会访问到缓存。当取到逾期数据时，开启一个新线程，用于缓存重修，同时须要给新线程加上互斥锁（用于包管单个缓存的重修只被一次实行）。
长处：线程无需期待，性能较好；
缺点：不包管数据库数据与缓存数据的划一性；有额外内存斲丧。
缓存穿透
当用户查询某个数据时，Redis 中不存在该数据，即未掷中缓存，以是此时查询数据的哀求将访问恒久层数据库（比方 MySQL 数据库）以获取须要的数据，但是发现数据库中也并不存在该数据，于是数据库将返回空对象。此类哀求如果过多，大概恶意用户使用此毛病举行恶意攻击，将会给数据库造成过大压力，乃至引起数据库瓦解。这种征象被称为 “缓存穿透”。
制止缓存穿透的步调有：
[*] 缓存空值：
当哀求未掷中缓存，同时数据库中也无法查询到数据时，直接将哀求对应的数据在 Redis 中缓存为空值。当哀求再次访问该数据时，Redis 将直接返回缓存中缓存的空值，从而使哀求制止直接访问数据库。
该方案也有缺点：
[*]额外内存斲丧：由于 Redis 是基于内存的，以是将产生额外的内存斲丧。
[*]数据不划一：在实际开辟中，通常在更新数据库数据时同步删除缓存，以到达缓存与数据库数据划一的目的。但是在更新数据乐成后到更新缓存乐成前的极短时间内，大概会造成极短时间的缓存与数据库数据的不划一。
针对上述两个题目，可以设置一个较短的 TTL（缓存逾期时间）以规避。
[*] 使用布隆过滤器：
布隆过滤器的特性之一是可以判断命据是否存在，布隆过滤器的这一特性可以用于办理缓存穿透题目。通过布隆过滤器可以将无效哀求过滤掉，以确保合法的哀求才华访问后端数据库。
当有一个用户哀求到来时会先颠末布隆过滤器，如果哀求的数据，布隆过滤器中不存在，那么该哀求将直接被拒绝，否则将继承实行查询。
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相较于第一种方法，布隆过滤器内存占用较少，更为高效、实用，但是存在误判大概。
别的，对于恶意用户举行的恶意攻击而导致的缓存穿透情况，也可以通过限流、黑名单等本领加以限定，从而掩护后端数据库免受恶意攻击。
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