Redis用於做緩存是非常棒的，內存數據庫可比MySQL這些會產生IO讀取的快樂不知道多少倍。但是Redis也還是會面臨著如下幾種問題：緩存穿透、擊穿和雪崩；下面就簡單分析下原因和解決方案。

1、緩存穿透

什麼是緩存穿透呢，首先我們知道，我們用redis做緩存的大概邏輯如下：

<code>1、根據KEY取Redis中讀取，若是有值則直接返回，否則繼續下一步根據key去數據庫中查找，
2、若是有值，則將結果放入redis，然後返回，否則數據不存在/<code>

那麼上面會面臨什麼問題呢？假如攻擊者（這種情況一般是因為有攻擊者來攻擊，正常業務邏輯不會存在數據庫中沒有值的情況）直接大量調用該接口，隨機構造key，然後這些key在我們的數據庫中都沒有對應值，這樣子就會每次都直接訪問到數據庫，redis就失去了緩存的意義，給數據庫造成了巨大的壓力。因此，緩存穿透的大概意思是：key對應的數據在數據源並不存在，每次針對此key的請求從緩存獲取不到，請求都會到數據源，從而可能壓垮數據源。

解決方案

1、我們知道，緩存穿透基本上都是有人在對系統進行攻擊才會發生的，正常業務邏輯不會發生，所以根本上的解決方案是：

2、從數據庫中查詢不到值的時候，也將key寫入redis，並且值設置為一個較短的有效期。這種方案其實是不靠譜的，首先這個只適用於相同的KEY，假如攻擊者一直隨機生成不同的key就攔不到了，並且會對正常的redis使用造成影響，不過還是會有一點點用的。

3、布隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。

2、緩存擊穿

緩存擊穿是什麼意思呢，這個其實是對於單個熱點KEY的情況下，在高併發訪問此“熱點KEY”，但是該KEY過期了，此時會有大量的訪問直接訪問數據庫，壓垮我們的數據源。比如在抽獎秒殺等活動中，法發生的概率很高。

解決方案

這裡我覺得最好的解決辦法是採用分佈式鎖吧，擊穿導致的是數據庫被壓垮，是因為都一起訪問數據庫，但是如果我們用分佈式鎖，限定只有一個請求去訪問數據庫，將值從數據庫中讀取回來放入redis中，然後其它請求就直接使用redis中的值啦，如下是redis實現分佈式鎖的一個代碼例子，很簡單的，主要是靠：setNx命令，當然也還可以用zookeeper。

<code>public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表緩存值過期
          //設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load db
      if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表設置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } else {  //這個時候代表同時候的其他線程已經load db並回設到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可
                      sleep(50);
                      get(key);  //重試
              }
          } else {
              return value;      
          }
 }/<code>

3、緩存雪崩

什麼是緩存雪崩呢？，與緩存擊穿的區別在於這裡針對很多key緩存，前者則是某一個key。比如redis中的一批key同時間失效了，這樣子就會全部key都得同時區請求數據庫，最後壓垮數據庫。

解決辦法

對key的失效時間進行隨機化設置。既然是因為同時間失效，導致都同時去讀取數據庫，那麼我們對key的失效時間假如一個隨機數，比如1~5分鐘失效，這樣子就很小概率會出現同時失效的情況。

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關鍵字: 數據庫 緩存 Redis