文章最初发表于公众号：程序员周先森。本平台不定期更新，喜欢我的文章，请关注我的微信公众号。上篇文章讲了Redis分布式锁，其实就是为了解释为什么用Redis做缓存而不用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。以Java为例，使用内置的map/guava实现本地缓存。主要特点是轻量、快速，生命周期随着JVM的销毁而结束。而且，缓存在多实例状态下不是唯一的。使用Redis作为缓存称为分布式缓存。在多实例状态下，数据的缓存是共享的，缓存是一致的。因此，分布式条件下最适合的缓存方案是使用Redis来实现分布式缓存。本文主要讲Redis容易出现的三大问题：缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。不过在介绍这三个问题之前，我们首先需要了解一下Redis中的key过期和淘汰机制。众所周知，Redis可以为存储在Redis中的缓存数据设置一个过期时间。比如我们获取的短信验证码，一般十分钟后就会过期。这时候我们需要在redis中存储验证码的时候加上一个key的过期时间，但是这里有一个需要特别注意的问题是：并不是key到了过期时间就会被redis删除。那么Redis是如何删除过期key的呢？Redis中删除过期键的策略有两种：常规删除和惰性删除。周期性删除：默认情况下，Redis每隔100ms随机选择一些设置了过期时间的Key，检查是否过期，如果过期则删除。为什么它是随机抽取而不是检查所有键？因为如果你设置了上万个key，每100毫秒检查一次所有存在的key，会对CPU造成很大的压力。惰性删除：定期删除可能会因为随机选择导致很多过期的Key在过期时间后被删除。所以当用户从缓存中获取数据时，redis会检查key是否过期，如果过期则删除key。这时候过期的key在查询的时候会从缓存中清除。但是，如果只使用定时删除+惰性删除的机制，还是会存在一个严重的隐患：如果定时删除很多过期的key，而用户已经很长时间没有使用过这些过期的key，过期的keys不能懒删除，导致过期keys在内存中堆积，最终导致Redis内存块耗尽。如何解决这个问题呢？这时候Redis的内存淘汰机制就应运而生了。Redis内存淘汰机制提供了六种数据淘汰策略：volatile-lru：从设置了过期时间的数据集中选择最近最少使用的数据进行淘汰。volatile-ttl：从设置了过期时间的数据集中选择并剔除即将过期的数据。volatile-random：从设置了过期时间的数据集中随机选择要淘汰的数据。allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入的数据时，移除最近最少使用的key。allkeys-random：从数据集中随机选取数据进行淘汰。no-enviction：当内存不足以容纳新写入的数据时，新的写操作会报错。一般来说，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。对于一般的数据，可以加一个缓存时间。当数据失效时，请求将从数据库中检索并重新存储在Redis中。缓存击穿说完Rediskey的过期和淘汰机制，我们可以进入正题：为什么会出现缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？首先我们看请求是如何取数据的：当收到用户请求时，首先尝试从Redis缓存中取数据，如果能从缓存中取数据，则直接返回结果，当没有时缓存中的数据，会从DB中获取数据，如果数据库成功获取数据，更新Redis，然后返回数据，如果DB没有数据，返回空结果。那么在什么情况下会出现三大问题呢？先来看看缓存击穿的情况：定义：在高并发的情况下，某个流行的key突然过期，导致大量请求在Redis中找不到缓存的数据，然后全部访问DB请求数据，造成DB压力瞬间增加。解决方案：在缓存崩溃的情况下，一般不容易造成DB宕机，但会对DB造成周期性的压力。缓存击穿的解决方法一般可以是：Redis中的数据不设置过期时间，然后给缓存的对象添加一个属性来标识过期时间。每次获取数据时，检查对象中的过期时间属性。如果数据快过期时，异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。但是，此解决方案可能会导致某些请求获取过期值。这取决于业务是否可以接受。如果需要的数据一定是新数据，最好的方案是将热点数据设置为永不过期，然后加一个mutex保证单线程写入缓存。缓存穿透的定义：缓存穿透是指查询缓存和DB中不存在的数据。比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意将id传为-1进行查询。由于缓存不命中，会从DB中获取数据，这样就会导致每次缓存都没有命中数据，导致每次请求都访问DB，造成缓存穿透。解决方案：缓存穿透方案分为两部分：首先在API层增加基础检查：用户认证检查，id检查。比如用户认证失败或者直接拦截id<0的请求。其次，当cache和DB都拿不到数据时，key-value会以key-null的形式存入Redis。过期时间可存储最短60秒，防止攻击者在短时间内连续发起请求，造成数据库压力过大。有停机时间。缓存雪崩定义：如果缓存中的大量缓存在一段时间内过期，此时会发生大量缓存击穿，所有请求都会落到DB上。由于查询数据量巨大，会导致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的解决方案，但是我们可以尽可能分析用户行为，保证key过期时间比较平均，防止缓存的大量数据同时过期，并将热数据设置为永不过期。同时，如果是分布式环境，使用分布式锁保证缓存的单线程写入，可以防止大量缓存同时失效导致所有请求落在DB上。而我认为如果对于某些请求获取过期值是可以接受的话，最合理的方案其实是使用缓存击穿方案：Redis中的数据没有设置过期时间，然后在缓存的对象中添加一个属性来识别到期时间。第一次获取数据时，检查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。欢迎关注公众号：程序员周先森。本文由博客多发平台OpenWrite发布！
