缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

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缓存穿透解决办法 缓存击穿解决办法 缓存雪崩解决办法 参考

缓存穿透

用户查询在数据库中没有的数据，当然在缓存中自然也不会有。每次用户查询，缓存中没有，再去数据库查一遍，最后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。如果每次都拿一个不存在的值去查询数据库，可能会导致数据库压力增大。

解决办法

缓存空值 之所以发生穿透，是因为在缓存中没有存储这些key，从而每次都查询数据库。可以在缓存中设置这些key对应的值为null，后面查询这个key的时候就不用再去数据库查询。 但是这种方法会存在两个问题：

如果空值被缓存起来，这就意味着需要更多的空间存储更多的键。即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致的业务会有影响。

BloomFilter（布隆过滤器） 布隆过滤器类似于一个hbase set用来判断某个元素key是否存在于某个集合中。我们把有数据的key都放到布隆过滤器中，每次查询的时候都先去布隆过滤器判断，如果没有就直接返回null。 但是布隆过滤器没有删除操作，对于删除的key，查询就会经过布隆过滤器然后查询缓存再查询数据库。所以布隆过滤器可以结合缓存空值使用，对于删除的key，可以在缓存中缓存null。

缓存击穿

在高并发的情况下，大量的请求同时查询同一个key，此时这个key正好失效了，就会导致同一时间，这些请求都去查询数据库，这种现象称为缓存击穿。

解决办法

设置热点数据永不过期 从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。但是会占用缓存空间。加互斥锁 采用分布式锁，只有拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存，每次拿到锁的时候都去查询一下缓存有没有。

缓存雪崩

指的是某一格时间段缓存集中过期失效，原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力。或者出现缓存服务器宕机。

解决办法

解决热点数据集中失效问题 设置不同的失效时间采用缓存击穿的解决办法，加锁永不失效，就是采用定时任务对快要失效的缓存进行更新缓存和失效时间。 采用集群，降低服务器宕机的概率。

参考

[1] 归来少年之时.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩.掘金