如何解决Redis雪崩、穿透、并发等问题

缓存雪崩

数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。

比如一个雪崩的简单过程：

1. Redis 集群大面积故障
   

2. 缓存失效，仍然有大量请求访问缓存服务 Redis

3. Redis 大量失效后，大量请求转向 Mysql 数据库

4. Mysql 的调用量暴增，很快就用满了 CPU， 甚至直接宕机

5. 由于大量的应用服务依赖于 mysql 和 redis 的服务，这时候就很快演变成各服务器集群的雪崩，最后导致网站彻底崩溃

如何预防缓存雪崩

1. 缓存的高可用性

   缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点，个别机器，甚至机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 哨兵模式 和 Redis Cluster 集群 都实现了高可用。

2. 缓存降级

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   可以利用 ehcache 等本地缓存（暂时支持服务）, 但主要还是对原服务访问进行限流，资源隔离（熔断）、降级等。

   当访问量剧增，服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置实现人工降级，这里会涉及到运营的配合。

   降级的最终目的是保证核心服务的可用，即使是有损的

   在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：

1. 一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

2. 警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

3. 错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

4. 严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
   

3. Redis 备份 和 快速预热

1. Redis数据备份和恢复

2. 快速缓存预热
   

4. 提前演练

   最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。

   
   

缓存穿透：是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决思路：

1. 常见的解决方法 “布隆过滤器”，将所有可能存在的数据 哈希 到一个足够大的 bitmap 中，一个不存在的数据会被 bitmap 拦截掉，从而避免对DB查询的压力。

2. 简单粗暴的方法：如果查询结果为空，将空值key 进行缓存，设置过期时间很短，最长不超过5分钟。

缓存击穿：key 对应数据存在，但是在redis 中过期，此时有大量并发请求来时，会先从DB加载数据并设置缓存，并发量大时可能瞬间压垮 DB。

解决思路：

使用互斥锁（mutex key），简单说：在缓存失效的时候判断（key）对应值是否为空，为空时，不是立即去 DB 查询，而是先使用缓存工具的带成功操作的返回值（Redis SetNx），去 set 一个 mutex key, 当操作返回成功后，在进行 Load DB 的操作并设置缓存

SETNX，是「SET if not exists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

缓存并发：这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。

缓存预热：缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以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！

解决思路：

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58331707

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