前言

Redis緩存異常問題分別是：1.緩存雪崩。2.緩存預(yù)熱。3.緩存穿透。4.緩存降級。5.緩存擊穿，以及對應(yīng)Redis緩存異常問題解決方案。

1.緩存雪崩

1.1、什么是緩存雪崩

如果緩存集中在一段時間內(nèi)失效，發(fā)生大量的緩存穿透，所有的查詢都落在數(shù)據(jù)庫上，造成了緩存雪崩由于原有緩存失效，新緩存未到期間所有原本應(yīng)該訪問緩存的請求都去查詢數(shù)據(jù)庫了，而對數(shù)據(jù)庫CPU和內(nèi)存造成巨大壓力，嚴(yán)重的會造成數(shù)據(jù)庫宕機(jī)。

舉例來說， 我們在準(zhǔn)備一項(xiàng)搶購的促銷運(yùn)營活動，活動期間將帶來大量的商品信息、庫存等相關(guān)信息的查詢。

為了避免商品數(shù)據(jù)庫的壓力，將商品數(shù)據(jù)放入緩存中存儲。不巧的是，搶購活動期間，大量的熱門商品緩存同時失

效過期了，導(dǎo)致很大的查詢流量落到了數(shù)據(jù)庫之上，對于數(shù)據(jù)庫來說造成很大的壓力。

1.2、解決方案

1、加鎖排隊(duì)

mutex互斥鎖解決，Redis的SETNX去set一個mutex key，當(dāng)操作返回成功時，再進(jìn)行加載數(shù)據(jù)庫的操作并回設(shè)緩存，否則，就重試整個get緩存的方法。

2、數(shù)據(jù)預(yù)熱

緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)上線后，將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題。用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^緩存reload機(jī)制，預(yù)先去更新緩存，再即將發(fā)生大并發(fā)訪問前手動觸發(fā)加載緩存不同的key。

3、雙層緩存策略

C1為原始緩存，C2為拷貝緩存，C1失效時，可以訪問C2，C1緩存失效時間設(shè)置為短期，C2設(shè)置為長期。

4、定時更新緩存策略

實(shí)效性要求不高的緩存，容器啟動初始化加載，采用定時任務(wù)更新或移除緩存。

5、設(shè)置不同的過期時間。

讓緩存失效的時間點(diǎn)盡量均勻。

2.緩存預(yù)熱

2.1、什么是緩存預(yù)熱

緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)上線后，將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題。用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)。

如圖所示：

如果不進(jìn)行預(yù)熱， 那么 Redis 初識狀態(tài)數(shù)據(jù)為空，系統(tǒng)上線初期，對于高并發(fā)的流量，都會訪問到數(shù)據(jù)庫中， 對數(shù)據(jù)庫造成流量的壓力。

2.2、解決方案

• 數(shù)據(jù)量不大的時候，工程啟動的時候進(jìn)行加載緩存動作；

• 數(shù)據(jù)量大的時候，設(shè)置一個定時任務(wù)腳本，進(jìn)行緩存的刷新；

• 數(shù)據(jù)量太大的時候，優(yōu)先保證熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行提前加載到緩存。

3.緩存穿透

3.1、什么是緩存穿透

緩存穿透是指用戶查詢數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫沒有，自然在緩存中也不會有。這樣就導(dǎo)致用戶查詢的時候，在緩存中找不到對應(yīng)key的value，每次都要去數(shù)據(jù)庫再查詢一遍，然后返回空（相當(dāng)于進(jìn)行了兩次無用的查詢）。這樣請求就繞過緩存直接查數(shù)據(jù)庫。

3.2、解決方案

1、緩存空對象

簡單粗暴的方法，如果一個查詢返回的數(shù)據(jù)為空（不管是數(shù)據(jù)不存在，還是系統(tǒng)故障），我們?nèi)匀?strong>把這個空結(jié)果進(jìn)行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。

2、布隆過濾器

優(yōu)勢：占用內(nèi)存空間很小，位存儲；性能特別高，使用key的hash判斷key存不存在。

將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數(shù)據(jù)會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統(tǒng)的查詢壓力。

4.緩存降級

降級的情況，就是緩存失效或者緩存服務(wù)掛掉的情況下，我們也不去訪問數(shù)據(jù)庫。

我們直接訪問內(nèi)存部分?jǐn)?shù)據(jù)緩存或者直接返回默認(rèn)數(shù)據(jù)。

舉例來說：

對于應(yīng)用的首頁，一般是訪問量非常大的地方，首頁里面往往包含了部分推薦商品的展示信息。這些推薦商品都會放到緩存中進(jìn)行存儲，同時我們?yōu)榱吮苊饩彺娴漠惓Ｇ闆r，對熱點(diǎn)商品數(shù)據(jù)也存儲到了內(nèi)存中。同時內(nèi)存中還保留了一些默認(rèn)的商品信息。

降級一般是有損的操作，所以盡量減少降級對于業(yè)務(wù)的影響程度。

5.緩存擊穿

5.1、什么是緩存擊穿

緩存擊穿是指緩存中沒有但數(shù)據(jù)庫中有的數(shù)據(jù)（一般是緩存時間到期），這時由于并發(fā)用戶特別多，同時讀緩存沒

讀到數(shù)據(jù)，又同時去數(shù)據(jù)庫去取數(shù)據(jù)，引起數(shù)據(jù)庫壓力瞬間增大，造成過大壓力。

5.2、會帶來什么問題

會造成某一時刻數(shù)據(jù)庫請求量過大，壓力劇增。

5.3、解決方案

5.3.1.使用互斥鎖(mutex key)

這種解決方案思路比較簡單，就是只讓一個線程構(gòu)建緩存，其他線程等待構(gòu)建緩存的線程執(zhí)行完，重新從緩存獲取數(shù)據(jù)就可以了。

如果是單機(jī)，可以用synchronized或者lock來處理；

如果是分布式環(huán)境可以用分布式鎖就可以了（分布式鎖，可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加節(jié)點(diǎn)操作）。

5.3.2.永遠(yuǎn)不過期

• 從redis上看，確實(shí)沒有設(shè)置過期時間，這就保證了，不會出現(xiàn)熱點(diǎn)key過期問題，也就是“物理”不過期。

• 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態(tài)的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應(yīng)的value里，如果發(fā)現(xiàn)要過期了，通過一個后臺的異步線程進(jìn)行緩存的構(gòu)建，也就是“邏輯”過期。

5.3.3.緩存屏障

該方法類似于方法一：

使用countDownLatch和atomicInteger.compareAndSet()方法，實(shí)現(xiàn)輕量級鎖。

 public class MyCache{
 ?
     private ConcurrentHashMap<String, String> map;
 ?
     private CountDownLatch countDownLatch;
 ?
     private AtomicInteger atomicInteger;
 ?
     public MyCache(ConcurrentHashMap<String, String> map, CountDownLatch countDownLatch,
                    AtomicInteger atomicInteger) {
         this.map = map;
         this.countDownLatch = countDownLatch;
         this.atomicInteger = atomicInteger;
     }
 ?
     public String get(String key){
 ?
         String value = map.get(key);
         if (value != null){
             System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 線程獲取value值 value="+value);
             return value;
         }
         // 如果沒獲取到值
         // 首先嘗試獲取token，然后去查詢db，初始化化緩存；
         // 如果沒有獲取到token，超時等待
         if (atomicInteger.compareAndSet(0,1)){
             System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 線程獲取token");
             return null;
         }
 ?
         // 其他線程超時等待
         try {
             System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 線程沒有獲取token，等待中。。。");
             countDownLatch.await();
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         // 初始化緩存成功，等待線程被喚醒
         // 等待線程等待超時，自動喚醒
         System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 線程被喚醒，獲取value ="+map.get("key"));
         return map.get(key);
     }
 ?
     public void put(String key, String value){
 ?
         try {
             Thread.sleep(2000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
 ?
         map.put(key, value);
 ?
         // 更新狀態(tài)
         atomicInteger.compareAndSet(1, 2);
 ?
         // 通知其他線程
         countDownLatch.countDown();
         System.out.println();
         System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 線程初始化緩存成功！value ="+map.get("key"));
     }
 ?
 }
 ?
 public  class MyThread implements Runnable{
 ?
     private MyCache myCache;
 ?
     public MyThread(MyCache myCache) {
         this.myCache = myCache;
     }
 ?
     @Override
     public void run() {
         String value = myCache.get("key");
         if (value == null){
             myCache.put("key","value");
         }
 ?
     }
 }
 ?
 public class CountDownLatchDemo {
     public static void main(String[] args) {
 ?
         MyCache myCache = new MyCache(new ConcurrentHashMap<>(), new CountDownLatch(1), new AtomicInteger(0));
 ?
         MyThread myThread = new MyThread(myCache);
 ?
         ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
         for (int i = 0; i < 5; i++) {
             executorService.execute(myThread);
         }
     }
 }

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