缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析

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缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，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。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

解决方案：

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力。

另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，比如30s。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

解决方案：

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存。

不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。

缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

热点缓存解决方案

1、缓存使用背景：

拿用户中心的一个案例来说明：每个用户都会首先获取自己的用户信息，然后再进行其他相关的操作，有可能会有如下一些场景情况：

· 会有大量相同用户重复访问该项目。

· 会有同一用户频繁访问同一模块。

2、思路解析

· 因为用户本身是不固定的而且用户数量也有几百万尤其上千万，不可能把所有的用户信息全部缓存起来，通过第一个场景情况可以看到一些规律，那就是有大量的相同用户重复访问，但是究竟是哪些用户重复访问我们也并不知道。

· 如果有一个用户频繁刷新读取项目，那么对数据库本身也会造成较大压力，当然我们也会有相关的保护机制来确实恶意攻击，可以从前端控制，也可以有采黑名单等机制，这里不在赘述。如果用缓存的话，我们又该如何控制同一用户繁重读取用户信息呢。

我们能通过缓存系统做一个排序队列，比如1000个用户，系统会根据用户的访问时间更新用户信息的时间，越是最近访问的用户排名越排前，系统会定期过滤掉排名最后的200个用户，然后再从数据库中随机取出200个用户加入队列，这样请求每次到达的时候，会先从队列中获取用户信息，如果命中则根据userId，再从另一个缓存数据结构中读取用户信息，如果没有命中则说明该用户请求频率不高。

转载自：
http://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506
http://blog.csdn.net/AlbertFly/article/details/75546170