緩存穿透，緩存擊穿，緩存雪崩解決方案方案

前言

設計一個緩存系統，不得不要考慮的問題就是：緩存穿透、緩存擊穿與失效時的雪崩效應。

緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的資料，由于緩存是不命中時被動寫的，并且出于容錯考慮，如果從存儲層查不到資料則不寫入緩存，這将導緻這個不存在的資料每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。

解決方案：

一、如果從資料庫查詢的對象為空，也放入緩存，隻是設定的緩存過期時間較短，比如設定為60秒。

二、有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是采用布隆過濾器，将所有可能存在的資料哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的資料會被 這個bitmap攔截掉，進而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。

緩存雪崩

緩存雪崩是指在我們設定緩存時采用了相同的過期時間，導緻緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。

解決方案

緩存失效時的雪崩效應對底層系統的沖擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者隊列的方式保證緩存的單線 程（程序）寫，進而避免失效時大量的并發請求落到底層存儲系統上。這裡分享一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個随機值，比如1-5分鐘随機，這樣每一個緩存的過期時間的重複率就會降低，就很難引發集體失效的事件。

緩存擊穿

對于一些設定了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高并發地通路，是一種非常“熱點”的資料。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的差別在于這裡針對某一key緩存，前者則是很多key。

緩存在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個Key有大量的并發請求過來，這些請求發現緩存過期一般都會從後端DB加載資料并回設到緩存，這個時候大并發的請求可能會瞬間把後端DB壓垮。

解決方案

一、使用互斥鎖

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作傳回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作傳回成功時，再進行load db的操作并回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是隻有不存在的時候才設定，可以利用它來實作鎖的效果。

二、“永遠不過期”

這裡的“永遠不過期”包含兩層意思：

1. 從redis上看，确實沒有設定過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是“實體”不過期。
2. 從功能上看，如果不過期，那不就成靜态的了嗎？是以我們把過期時間存在key對應的value裡，如果發現要過期了，通過一個背景的異步線程進行緩存的建構，也就是“邏輯”過期

從實戰看，這種方法對于性能非常友好，唯一不足的就是建構緩存時候，其餘線程(非建構緩存的線程)可能通路的是老資料，但是對于一般的網際網路功能來說這個還是可以忍受。

總結

針對業務系統，永遠都是具體情況具體分析，沒有最好，隻有最合适。

最後，對于緩存系統常見的緩存滿了和資料丢失問題，需要根據具體業務分析，通常我們采用LRU政策處理溢出，Redis的RDB和AOF持久化政策來保證一定情況下的資料安全。