緩存雪崩、緩存穿透、緩存并發等這些問題除了大廠面試經常問，還有我們實際的工作中也會經常遇到以上并發場景，本篇一一來詳解@mikechen

01

—

緩存雪崩

數據未加載到緩存中，或者緩存同一時間大面積的失效，從而導致所有請求都去查數據庫，導致數據庫CPU和內存負載過高，甚至宕機。

比如一個雪崩的簡單過程：

1、redis集群大面積故障

2、緩存失效，但依然大量請求訪問緩存服務redis

3、redis大量失效后，大量請求轉向到mysql數據庫

4、mysql的調用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕機

5、由于大量的應用服務依賴mysql和redis的服務，這個時候很快會演變成各服務器集群的雪崩，最后網站徹底崩潰。

02

—

緩存雪崩解決方案

1.緩存的高可用性

緩存層設計成高可用，防止緩存大面積故障。即使個別節點、個別機器、甚至是機房宕掉，依然可以提供服務，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都實現了高可用。

2.緩存降級

可以利用ehcache等本地緩存(暫時使用)，但主要還需要對源服務訪問進行限流、資源隔離（熔斷）、降級等。

當訪問量劇增、服務出現問題仍然需要保證服務還是可用的。系統可以根據一些關鍵數據進行自動降級，也可以配置開關實現人工降級，這里會涉及到運維的配合。

降級的最終目的是保證核心服務可用，即使是有損的。

比如我的淘寶頁面，由于是非核心頁面，后端服務如果暫時不能提供使用的情況，可以考慮直接使用一個靜態頁面替換掉，這樣對于用戶也是永遠提供服務的狀態(再發報警信息提示急需解決)，也不至于出現空白或者異常錯誤的裸奔狀態。

在進行降級之前要對系統進行梳理，比如：哪些業務是核心(必須保證)，哪些業務可以容許暫時不提供服務(利用靜態頁面替換)等，以及配合服務器核心指標，來后設置整體預案，比如：

（1）一般：比如有些服務偶爾因為網絡抖動或者服務正在上線而超時，可以自動降級；

（2）警告：有些服務在一段時間內成功率有波動（如在95~100%之間），可以自動降級或人工降級，并發送告警；

（3）錯誤：比如可用率低于90%，或者數據庫連接池被打爆了，或者訪問量突然猛增到系統能承受的最大閥值，此時可以根據情況自動降級或者人工降級；

（4）嚴重錯誤：比如因為特殊原因數據錯誤了，此時需要緊急人工降級。

3.Redis備份和快速預熱

1)Redis數據備份和恢復

2)快速緩存預熱

4.提前演練

最后，建議還是在項目上線前，演練緩存層宕掉后，應用以及后端的負載情況以及可能出現的問題，對高可用提前預演，提前發現問題。

03

—

緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一不存在的數據。例如：從緩存redis沒有命中，需要從mysql數據庫查詢，查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，造成緩存穿透。

解決思路：

如果查詢數據庫也為空，直接設置一個默認值存放到緩存，這樣第二次到緩沖中獲取就有值了，而不會繼續訪問數據庫。設置一個過期時間或者當有值的時候將緩存中的值替換掉即可。

可以給key設置一些格式規則，然后查詢之前先過濾掉不符合規則的Key。

04

—

緩存并發

這里的并發指的是多個redis的client同時set key引起的并發問題。其實redis自身就是單線程操作，多個client并發操作，按照先到先執行的原則，先到的先執行，其余的阻塞。當然，另外的解決方案是把redis.set操作放在隊列中使其串行化，必須的一個一個執行。

05

—

緩存預熱

緩存預熱就是系統上線后，將相關的緩存數據直接加載到緩存系統。

這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數據庫，然后再將數據緩存的問題，用戶直接查詢事先被預熱的緩存數據。

解決思路：

1、直接寫個緩存刷新頁面，上線時手工操作下。

2、數據量不大，可以在項目啟動的時候自動進行加載。

閱讀原文：原文鏈接