## 問題現象 Redis中很容易出現的三大問題現象：緩存擊穿、緩存穿透以及緩存雪崩。 **緩存擊穿** 請求是如何取到數據的：當接收到用戶請求，首先先嘗試從Redis緩存中獲取到數據，如果緩存中能取到數據則直接返回結果，當緩存中不存在數據時從DB獲取數據，如果數據庫成功取到數據，則更新Redis，然后返回數據，如果DB無數據，則返回空結果。那什么情況下會出現三大問題現象呢？我們先來看下緩存擊穿的情況： **定義：**高并發的情況下，某個熱門key突然過期，導致大量請求在Redis未找到緩存數據，進而全部去訪問DB請求數據，引起DB壓力瞬間增大。 **解決方案：**緩存擊穿的情況下一般不容易造成DB的宕機，只是會造成對DB的周期性壓力。對緩存擊穿的解決方案一般可以這樣：Redis中的數據不設置過期時間，然后在緩存的對象上添加一個屬性標識過期時間，每次獲取到數據時，校驗對象中的過期時間屬性，如果數據即將過期，則異步發起一個線程主動更新緩存中的數據。但是這種方案可能會導致有些請求會拿到過期的值，就得看業務能否可以接受，如果要求數據必須是新數據，則最好的方案則為熱點數據設置為永不過期，然后加一個互斥鎖保證緩存的單線程寫。 **緩存穿透** **定義：**緩存穿透是指查詢緩存和DB中都不存在的數據。比如通過id查詢商品信息，id一般大于0，攻擊者會故意傳id為-1去查詢，由于緩存是不命中則從DB中獲取數據，這將會導致每次緩存都不命中數據導致每個請求都訪問DB，造成緩存穿透。 **解決方案：**緩存穿透的解決方案可以分成兩個部分：首先在API層增加基本校驗：用戶鑒權校驗，id校驗。比如用戶鑒權失敗或者id < 0的請求直接進行攔截。其次在緩存和DB都取不到數據的時候將將key-value存儲成key-null存儲到Redis， 過期時間可以存儲的短點比如60S，防止短時間內攻擊者不斷發起請求導致數據庫壓力過大出現宕機。 **緩存雪崩** **定義：**緩存中如果大量緩存在一段時間內集中過期了，這時候會發生大量的緩存擊穿現象，所有的請求都落在了DB上，由于查詢數據量巨大，引起DB壓力過大甚至導致DB宕機。 **解決方案：**緩存雪崩一般沒有完美解決的方法，但是我們可以盡量分析用戶行為，盡量保證key的失效時間比較平均，防止同一時間出現大量緩存數據同時過期的現象，并且設置熱點數據永不過期。同時如果為分布式環境下，使用分布式鎖來保證緩存的單線程寫，這樣可以避免同一時間大量緩存失效導致請求全部落在DB上。而我覺得如果可以接受有些請求拿到過期值，最合理的方案實際上就是使用緩存擊穿的方案：Redis中的數據不設置過期時間，然后在緩存的對象上添加一個屬性標識過期時間，每次獲取到數據時，校驗對象中的過期時間屬性，如果數據即將過期，則異步發起一個線程主動更新緩存中的數據。