Redis中三大缓存现象缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的解决方法

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本篇文章主要谈谈Redis中很容易出现的三大问题现象：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩。不过在介绍这三个问题现象之前，我们首先需要先来了解下Redis中key的过期淘汰机制。众所周知，Redis可以对存储在Redis中的缓存数据设置过期时间，比如我们获取的短信验证码一般十分钟过期，我们这时候就需要在验证码存进Redis时添加一个key的过期时间，但是这里有一个需要格外注意的问题就是：并非key过期时间到了就一定会被Redis给删除。那么Redis是如何做到对过期key进行删除呢？Redis中对于过期key的删除分为两种策略：定期删除和惰性删除。

• 定期删除：Redis  默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的  Key，检查其是否过期，如果过期就删除。为什么是随机抽取而不是检查所有key？因为你如果设置的key成千上万，每100毫秒都将所有存在的key检查一遍，会给CPU带来比较大的压力。

• 惰性删除 ：定期删除由于是随机抽取可能会导致很多过期 Key 到了过期时间并没有被删除。所以用户在从缓存获取数据的时候，redis会检查这个key是否过期了，如果过期就删除这个key。这时候就会在查询的时候将过期key从缓存中清除。

但是如果仅仅使用定期删除  +  惰性删除机制还是会留下一个严重的隐患：如果定期删除留下了很多已经过期的key，而且用户长时间都没有使用过这些过期key，导致过期key无法被惰性删除，从而导致过期key一直堆积在内存里，最终造成Redis内存块被消耗殆尽。那这个问题如何解决呢？这个时候Redis内存淘汰机制应运而生了。Redis内存淘汰机制提供了6种数据淘汰策略：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。

• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。

• volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。

• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时移除最近最少使用的key。

• allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰。

• no-enviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

一般情况下，推荐使用volatile-lru策略，对于配置信息等重要数据，不应该设置过期时间，这样Redis就永远不会淘汰这些重要数据。对于一般数据可以添加一个缓存时间，当数据失效则请求会从DB中获取并重新存入Redis中。

缓存击穿

讲完了Redis的key的过期淘汰机制，接下我们可以进入正题：为什么会出现缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩现象呢？首先我们来看下请求是如何取到数据的：当接收到用户请求，首先先尝试从Redis缓存中获取到数据，如果缓存中能取到数据则直接返回结果，当缓存中不存在数据时从DB获取数据，如果数据库成功取到数据，则更新Redis，然后返回数据，如果DB无数据，则返回空结果。那什么情况下会出现三大问题现象呢？我们先来看下缓存击穿的情况：

定义：高并发的情况下，某个热门key突然过期，导致大量请求在Redis未找到缓存数据，进而全部去访问DB请求数据，引起DB压力瞬间增大。

解决方案：缓存击穿的情况下一般不容易造成DB的宕机，只是会造成对DB的周期性压力。对缓存击穿的解决方案一般可以这样：Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。但是这种方案可能会导致有些请求会拿到过期的值，就得看业务能否可以接受，如果要求数据必须是新数据，则最好的方案则为热点数据设置为永不过期，然后加一个互斥锁保证缓存的单线程写。

缓存穿透

定义：缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意传id为-1去查询，由于缓存是不命中则从DB中获取数据，这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB，造成缓存穿透。

解决方案：缓存穿透的解决方案可以分成两个部分：首先在api层增加基本校验：用户鉴权校验，id校验。比如用户鉴权失败或者id  < 0的请求直接进行拦截。其次在缓存和DB都取不到数据的时候将将key-value存储成key-null存储到Redis，  过期时间可以存储的短点比如60S，防止短时间内攻击者不断发起请求导致数据库压力过大出现宕机。

缓存雪崩

定义：缓存中如果大量缓存在一段时间内集中过期了，这时候会发生大量的缓存击穿现象，所有的请求都落在了DB上，由于查询数据量巨大，引起DB压力过大甚至导致DB宕机。

解决方案：缓存雪崩一般没有完美解决的方法，但是我们可以尽量分析用户行为，尽量保证key的失效时间比较平均，防止同一时间出现大量缓存数据同时过期的现象，并且设置热点数据永不过期。同时如果为分布式环境下，使用分布式锁来保证缓存的单线程写，这样可以避免同一时间大量缓存失效导致请求全部落在DB上。而我觉得如果可以接受有些请求拿到过期值，最合理的方案实际上就是使用缓存击穿的方案：Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。

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