《进大厂系列》系列-Redis缓存雪崩、击穿、穿透
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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了《进大厂系列》系列-Redis缓存雪崩、击穿、穿透，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7995字，纯文字阅读大概需要12分钟。
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正文
上一期吊打系列我们提到了Redis的基础知识，还没看的小伙伴可以回顾一下
敖丙：《吊打面试官》系列- Redis基础zhuanlan.zhihu.com
那提到Redis我相信各位在面试，或者实际开发过程中对缓存雪崩，穿透，击穿也不陌生吧，就算没遇到过但是你肯定听过，那三者到底有什么区别，我们又应该怎么去防止这样的情况发生呢，我们有请下一位受害者。
面试开始
一个大腹便便，穿着格子衬衣的中年男子，拿着一个满是划痕的mac向你走来，看着快秃顶的头发，心想着肯定是尼玛顶级架构师吧！但是我们腹有诗书气自华，虚都不虚。
小伙子我看你的简历上写到了Redis，那么我们直接开门见山，直接怼常见的几个大问题，Redis雪崩了解么？
帅气迷人的面试官您好，我了解的，目前电商首页以及热点数据都会去做缓存 ，一般缓存都是定时任务去刷新，或者是查不到之后去更新的，定时任务刷新就有一个问题。
举个简单的例子：如果所有首页的Key失效时间都是12小时，中午12点刷新的，我零点有个秒杀活动大量用户涌入，假设当时每秒 6000 个请求，本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求，但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时，如果没用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。
我刻意看了下我做过的项目感觉再吊的都不允许这么大的QPS直接打DB去，不过没慢SQL加上分库，大表分表可能还还算能顶，但是跟用了Redis的差距还是很大
同一时间大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样，那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的，你想想如果打挂的是一个用户服务的库，那其他依赖他的库所有的接口几乎都会报错，如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏，你怎么重启用户都会把你打挂，等你能重启的时候，用户早就睡觉去了，并且对你的产品失去了信心，什么垃圾产品。
面试官摸了摸自己的头发，嗯还不错，那这种情况咋整？你都是怎么去应对的？
处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效，我相信，Redis这点流量还是顶得住的。
setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；
如果Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题，不过本渣我在生产环境中操作集群的时候，单个服务都是对应的单个Redis分片，是为了方便数据的管理，但是也同样有了可能会失效这样的弊端，失效时间随机是个好策略。
或者设置热点数据永远不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就完事了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。
那你了解缓存穿透和击穿么，可以说说他们跟雪崩的区别么？
嗯，了解，我先说一下缓存穿透吧，缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们数据库的 id 都是1开始自增上去的，如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是***者，***会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。
小点的单机系统，基本上用postman就能搞死，比如我自己买的阿里云服务
像这种你如果不对参数做校验，数据库id都是大于0的，我一直用小于0的参数去请求你，每次都能绕开Redis直接打到数据库，数据库也查不到，每次都这样，并发高点就容易崩掉了。
至于缓存击穿嘛，这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了DB，而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞。
面试官露出欣慰的眼光，那他们分别怎么解决？
缓存穿透我会在接口层增加校验，比如用户鉴权校验，参数做校验，不合法的参数直接代码Return，比如：id 做基础校验，id <=0的直接拦截等。
这里我想提的一点就是，我们在开发程序的时候都要有一颗“不信任”的心，就是不要相信任何调用方，比如你提供了API接口出去，你有这几个参数，那我觉得作为被调用方，任何可能的参数情况都应该被考虑到，做校验，因为你不相信调用你的人，你不知道他会传什么参数给你。举个简单的例子，你这个接口是分页查询的，但是你没对分页参数的大小做限制，调用的人万一一口气查 Integer.MAX_VALUE 一次请求就要你几秒，多几个并发你不就挂了么？是公司同事调用还好大不了发现了改掉，但是如果是***或者竞争对手呢？在你双十一当天就调你这个接口会发生什么，就不用我说了吧。这是之前的Leader跟我说的，我觉得大家也都应该了解下。
这样可以防止***用户反复用同一个id暴力***，但是我们要知道正常用户是不会在单秒内发起这么多次请求的，那网关层Nginx本渣我也记得有配置项，可以让运维大大对单个IP每秒访问次数超出阈值的IP都拉黑。
那你还有别的办法么？
还有我记得Redis还有一个高级用法布隆过滤器（Bloom Filter）这个也能很好的防止缓存穿透的发生，他的原理也很简单就是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在，不存在你return就好了，存在你就去查了DB刷新KV再return。
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将对应Key的Value对写为null、位置错误、稍后重试这样的值具体取啥问产品，或者看具体的场景，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。
那又有小伙伴说了如果***有很多个IP同时发起***呢？这点我一直也不是很想得通，但是一般级别的***没这么多肉鸡，再者正常级别的Redis集群都能抗住这种级别的访问的，小公司我想他们不会感兴趣的。把系统的高可用做好了，集群还是很能顶的。
缓存击穿的话，设置热点数据永远不过期。或者加上互斥锁就能搞定了作为暖男，代码我肯定帮你们准备好了。
/** * 获取数据 * @param Key 查询参数 * @return data 数据 * @throws InterruptedException 异常 * @author 敖丙 */
public static String getData(String Key) throws InterruptedException {
// 从redis查询数据 String result = getDataByKV(Key);
// 参数校验 if (StringUtils.isBlank(result)) {
// 获取锁 if (reenLock.tryLock()) {
// 去数据库查询 result = getDataByDB(Key);
// 校验 if (StringUtils.isNotBlank(result)) {
// 搞进缓存 setDataToKV(Key, result);
}
// !!!释放锁 正常会在finally里面释放 reenLock.unLock();
} else {
// 睡一会再拿 Thread.sleep(100L);
result = getData(Key);
}
}
return result;
}// 这里面的锁都是单机玩玩，分布式锁还是得靠lua脚本这样的面试结束
嗯嗯还不错，三个点都回答得很好，今天也不早了，面试就先到这里，明天你再过来二面我继续问一下你关于Redis集群高可用，主从同步，哨兵等知识点的问题。
晕居然还有下一轮面试！（强行下一期的伏笔哈哈）但是为了offer还是得舔，嗯嗯，好的帅气面试官。
能回答得这么全面这么细节还是忍不住点赞（暗示点赞，每次都看了不点赞，你们想白嫖我么？你们好坏喲，不过我喜欢?(? ???ω??? ?)?）
总结
我们玩归玩，闹归闹，别拿面试开玩笑。
本文简单的介绍了，Redis的雪崩，击穿，穿透，三者其实都差不多，但是又有一些区别，在面试中其实这是问到缓存必问的，大家不要把三者搞混了，因为缓存雪崩、穿透和击穿，是缓存最大的问题，要么不出现，一旦出现就是致命性的问题，所以面试官一定会问你。
大家一定要理解是怎么发生的，以及是怎么去避免的，发生之后又怎么去抢救，你可以不是知道很深入，但是你不能一点都不去想，面试有时候不一定是对知识面的拷问，或许是对你的态度的拷问，如果你思路清晰，然后知其然还知其所以然那就很赞，还知道怎么预防那来上班吧。
最后暖男我继续给你们做个小的技术总结：
一般避免以上情况发生我们从三个时间段去分析下：
- 事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。
- 事中：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免MySQL 被打死。
- 事后：Redis 持久化 RDB+AOF，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
- 上面的几点我会在吊打系列Redis篇全部讲一下这个月应该可以吧Redis更完，限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。
好处：
数据库绝对不会死，限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。 只要数据库不死，就是说，对用户来说，3/5 的请求都是可以被处理的。 只要有 3/5 的请求可以被处理，就意味着你的系统没死，对用户来说，可能就是点击几次刷不出来页面，但是多点几次，就可以刷出来一次。
这个在目前主流的互联网大厂里面是最常见的，你是不是好奇，某明星爆出什么事情，你发现你去微博怎么刷都空白界面，但是有的人又直接进了，你多刷几次也出来了，现在知道了吧，那是做了降级，牺牲部分用户的体验换来服务器的安全，可还行？
文章每周持续更新，可以微信搜索「 三太子敖丙 」第一时间阅读和催更（公众号比博客早一到两篇哟），本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习，希望我们一起有点东西。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的《进大厂系列》系列-Redis缓存雪崩、击穿、穿透全部内容，希望文章能够帮你解决《进大厂系列》系列-Redis缓存雪崩、击穿、穿透所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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