Redis缓存雪崩、击穿、穿透

Redis缓存雪崩

指的是在某一时刻，大量缓存数据同时失效或Redis服务宕机，导致所有请求直接打到数据库，造成数据库压力骤增，甚至崩溃的现象。

原因：

1. 缓存集中失效：

        大量缓存设置了相同的过期时间，导致它们在同一时刻失效，请求直接访问数据库。

2. Redis 服务宕机：

        Redis实例崩溃或网络故障，导致缓存不可用，所有请求直接访问数据库。

3. 热点数据失效：

        热点数据的缓存失效，导致大量请求同时访问数据库。

解决方案：

1. 设置不同的过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量缓存同时失效。

2. 使用多级缓存：引入本地缓存（如Guava Cache）作为Redis的补充，即使Redis失效，本地缓存仍能缓解数据库压力。

3. 限流与降级：使用限流工具（如Hystrix、Sentinel）限制请求量，或降级处理部分请求，减轻数据库负担。

4. 高可用框架：部署Redis集群或主从复制，确保即使某个节点宕机，其他节点仍能提供服务。

5. 缓存与预热：在系统启动或缓存失效前，提前加载热点数据到缓存中，避免大量请求直接访问数据库。

6. 持久化与备份：启用RDB或AOF持久化，定期备份数据，确保Redis故障后能快速恢复。

7.监控与警告：实时监控Redis和数据库的状态，设置告警机制，及时发现并处理异常。

Redis缓存击穿

指的是某个热点数据在缓存中过期或被删除时，大量请求同时涌入数据库，导致数据库压力骤增的现象。与雪崩不同，缓存击穿通常针对单个热点数据。

原因：

1. 热点数据失效：

        某个热点数据的缓存过期或被删除，导致大量请求直接访问数据库。

2. 高并发请求：

        在高并发场景下，大量请求同时访问同一个失效的热点数据。

解决方案：

1. 设置永不过期的热点数据：对热点数据设置永不过期，或通过后台任务定期更新缓存，避免缓存失效。

2. 互斥锁（Mutex Lock）：当缓存失效时，使用互斥锁确保只有一个线程去数据库加载数据，其他线程等待缓存更新后再读取。

3. 缓存与预热：在系统启动或缓存失效前，提前加载热点数据到缓存中，避免大量请求直接访问数据库。

4. 限流与降级：使用限流工具（如Hystrix、Sentinel）限制请求量，或降级处理部分请求，减轻数据库负担。

5. 双缓存策略：使用两个缓存层，主缓存设置较短过期时间，备份缓存设置较长过期时间，主缓存失效时从备份缓存读取数据。

6. 监控与警告：实时监控缓存和数据库的状态，设置告警机制，及时发现并处理异常。

Redis缓存穿透

指的是查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都没有该数据，导致每次请求都直接访问数据库，造成数据库压力过大的现象。与缓存击穿不同，缓存穿透针对的是不存在的数据。

原因：

1. 恶意请求：

        攻击者故意请求大量不存在的数据，导致缓存无法命中，请求直接打到数据库。

2. 业务逻辑问题：

        业务逻辑中存在漏洞，导致大量无效请求直接访问数据库。

3. 缓存未命中：

        缓存中没有所需数据，请求直接打到数据库。

解决方案：

1. 使用布隆过滤器：使用布隆过滤器判断数据是否存在，如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，避免访问数据库。

2. 缓存空值：对于查询结果为空的请求，将空结果缓存到Redis中，并设置较短的过期时间，避免重复查询数据库。

3. 参数校验：在业务逻辑中对请求参数进行校验，过滤掉明显无效的请求。

4. 限流与降级：使用限流工具（如Hystrix、Sentinel）限制请求量，或降级处理部分请求，减轻数据库负担。

5. 监控与警告：实时监控缓存和数据库的状态，设置告警机制，及时发现并处理异常。

6. 热点数据预热：在系统启动或缓存失效前，提前加载热点数据到缓存中，避免大量请求直接访问数据库。