Redis篇章3：Redis 企业级缓存难题全解--预热、雪崩、击穿、穿透一网打尽
在企业级应用场景中，Redis 作为高性能缓存利器，极大提升了系统响应速度，但随着业务复杂度和并发量的攀升，缓存相关的各类挑战也接踵而至。比如系统启动时缓存缺失导致的数据库压力、大量缓存同时失效引发的连锁故障、热点数据过期引发的集中查询风暴，以及恶意请求穿透缓存直击数据库等问题，都可能成为系统稳定运行的隐患。接下来，我们将深入剖析缓存预热、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透这四大企业级缓存难题，并详解对应的解决方案。
企业级解决方案
缓存预热
缓存预热是在系统上线或重启后，提前将一些热点数据加载到缓存中的操作，主要目的是避免用户首次访问相关数据时，因缓存中无对应数据，都去查询数据库等后端数据源 ，从而产生较高延迟或给后端带来巨大压力。
解决方案
准备工作：
- 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
- 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
实施：
- 使用脚本程序固定触发数据预热过程
- 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好
总结
缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查 询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据
缓存雪崩
缓存雪崩是指在某一时间段内，缓存中大量热点数据同时过期失效，或缓存服务因故障（如宕机、网络中断）突然不可用，导致所有原本应访问缓存的请求全部转向后端数据库等数据源，引发数据库压力骤增、响应延迟甚至宕机，最终导致整个系统服务不可用的连锁故障。
解决方案：
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 利用Redis集群提高服务的可用性
- 给缓存业务添加降级限流策略
- 给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿指的是在缓存中，某个热点数据（访问频率极高的数据 ）的缓存过期，大量并发请求同时到达，由于缓存已失效，导致所有原本应访问缓存的请求全部转向后端数据库等数据源，进而可能导致数据库负载过高甚至服务崩溃 。
常见的解决方案有两种：
- 互斥锁
- 逻辑过期
逻辑分析：假设线程1在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的， 此时只要线程1走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程1没有走完的 时候，后续的线程2，线程3，线程4同时过来访问当前这个方法， 那么这些线程都不能从缓存中查询到 数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行 数据库代码，对数据库访问压力过大
解决方案一，使用锁来解决：
因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压 力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用 tryLock方法 + double check来解决这样的问题。
假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人 去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休 眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。
解决方案二，逻辑过期方案
方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我 们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们 内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。
我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续 通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1 去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据 的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访 问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把 重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。
这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。
进行对比：
互斥锁方案：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响
逻辑过期方案：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦
缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的是不存在于缓存中，也不存在于后端数据库（或其他数据源）中的数据，导致每次请求都会 “穿透” 缓存，直接访问数据库，若此类请求大量并发，会造成数据库资源浪费、压力骤增，甚至引发服务不可用的问题。
常见的解决方案有两种：
缓存空对象
优点：实现简单，维护方便
缺点：
- 额外的内存消耗
- 可能造成短期的不一致
布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key
缺点：
- 实现复杂
- 存在误判可能
缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据， 此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据 库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会 访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis 中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存 了
布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思 想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问 redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数 据后，再将其放入到redis中， 假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回 这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思 想，就可能存在哈希冲突
缓存预热、雪崩、击穿、穿透，是企业级应用中 Redis 缓存面临的典型挑战。通过提前加载热点数据的缓存预热，能避免系统启动初期的数据库压力；采用多样化策略应对的缓存雪崩方案，保障了缓存大规模失效时系统的稳定；互斥锁与逻辑过期两种思路解决的缓存击穿问题，平衡了数据一致性与访问性能；缓存空对象和布隆过滤应对的缓存穿透方案，拦截了无效请求对数据库的冲击。掌握这些解决方案，能让 Redis 在企业级场景中更稳定、高效地发挥缓存价值，为系统性能保驾护航。
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