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Redis缓存的使用，极大地提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时也带来了一些问题，其中最要害的是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

一些典型问题：缓存穿透，缓存雪崩和缓存击穿。

Redis的穿透、击穿、雪崩这三者看上去是差不多的，但是又有一些区别，在生产库中出现其中一个都是十分致命的。我们需要理解这三种情况是如何产生的，以及如何避免的，如果遇到后我们又要如何去解决。

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现Redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据查询。发现也没有，于是本次查询失败。

当用户很多的时候，缓存都没有命中（购物类的秒杀就是类似情况，当缓存中的商品已经没有了，那么大量的用户就会往持久层MySQL库中查询我要的商品还有没有货），于是都去请求了持久层数据库，这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

这种情况会出现不法人员利用一些不存在的key频繁访问Redis，由于缓存层中不存在就一直访问存储层MySQL，会导致MySQL一直处于高访问状态，当流量大时会导致MySQL宕机。

（即在缓存层前就设立一个保护层，当用户来获取自己想要的商品时，在保护层中检查相关条件，例如是否支持配送地，是否符合会员要求，是否存在这个商品等等条件。）

（即当第一个用户在缓存层中没有找到自己要的商品，去存储层找也没有了，于是在缓存层中记录下这个商品货量为0，并设置过期时间，后续来的用户中在缓存层中就被返回货量为0。）

1、如果空值后能被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键。

2、即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

微博服务器宕机（热搜，某某明星离婚出轨逃税）

缓存击穿是指缓存中没有但是数据库中有的数据，当一个key非常热点，在不停地扛着大并发，大并发记中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间（过期），持续地大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

对于微博这种每分钟都承受上亿级的访问量，且是热搜这种高访问量的key，如果在这个key过期了，那么瞬间上亿的点击量冲击到存储层MySQL中，那么很有可能导致MySQL宕机。

但是这种方法会导致缓存层需要更多的空间来存储。

• 加互斥锁

使用互斥锁保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务器，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，过期时间相同，但数据查询量又大。这个概念和缓存击穿有点相似，但是缓存击穿指的是同一个key过期，而雪崩是不同key同时过期，导致大量数据查询底层数据库。

比如到即将到的618购物节，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中地放入了缓存，假设缓存一个小时，那么到了凌晨一点的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期，倒不是非常致命的，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候数据库也是可以顶住压力的，无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间把数据库压垮。

这个思想含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。（异地多活！）

• 限流降级

我们经常会看到当某一个热搜爆了，有时候会出现短暂的无法访问。但是有的人可以直接访问，这就是典型的限流降级。牺牲部分用户来保证服务器的安全。

• 数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在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。