缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的区别是什么？

目录

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

1、缓存穿透

解决方案

2、缓存击穿

解决方案

请求过程

3、缓存雪崩

解决方案

请求过程

---

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

1、缓存穿透

缓存穿透是指当大量请求未命中缓存，直接请求后端数据库（可能是业务代码的缺陷或恶意攻击），而后端数据库也未能查询到相应记录，从而无法添加缓存。这会导致流量持续打到存储层，无法有效利用缓存，同时给存储层带来巨大压力。

解决方案

1. 添加空对象到缓存：当请求未命中缓存且数据库记录为空时，可以在缓存中添加该 key 的空对象，并设置过期时间。
   缺点：可能导致缓存中存在大量空值键，例如在遭受恶意攻击或爬虫时。此外，缓存层与存储层的数据在短期内可能不一致。

2. 使用布隆过滤器：在缓存层前使用布隆过滤器拦截非法请求，并自动将空值添加到黑名单。同时，需要考虑布隆过滤器的维护（可以选择离线生成或实时生成）。

2、缓存击穿

缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效，导致大量并发请求直接访问后端数据库。由于该数据的高访问频率，可能会造成数据库瞬时负载过高，甚至崩溃。

解决方案

1. 加锁机制：在数据未命中缓存时，使用分布式锁（如 Redis 的 SETNX 或 Zookeeper）来确保只有一个请求可以查询数据库并更新缓存。其他请求在等待期间可以返回默认值或进行降级处理。

2. 预加热缓存：在数据即将到期前主动更新缓存，确保热点数据始终在缓存中，减少请求直接落到数据库的风险。

3. 设置合理的过期时间：对于热点数据，可以设置较长的过期时间，减少频繁的缓存失效情况。

4. 使用互斥锁：在请求过程中引入互斥锁机制，确保只有一个请求能访问数据库，其他请求等待该请求完成后再获取缓存。

请求过程

        1.用户请求访问缓存，如果未命中，则通过分布式锁机制确保只有一个请求可以查询数据库。
        2.查询完成后，将数据更新到缓存，并释放锁，其他请求可以从缓存中获取数据。
        3.在锁的等待期间，其他请求可以返回默认值或进行降级处理，降低数据库的压力。

3、缓存雪崩

缓存雪崩是指大量缓存数据过期，大量请求直接落到数据库上，可能导致数据库承受大量并发请求而崩溃。如果只重启数据库，或者因为缓存重启后没有数据，新流量再次涌入，很快会再次击垮数据库。

解决方案

        1.事前：确保 Redis 高可用（主从 + 哨兵，Redis Cluster），以避免全盘崩溃。
        2.事中：使用本地 ehcache 缓存结合 Hystrix 进行限流和降级，避免数据库承受过多压力。
        3.事后：启用 Redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘加载数据，以快速恢复缓存数据。

请求过程

        1.用户请求首先访问本地缓存，若未命中则访问 Redis；如果本地缓存和 Redis 均未命中，则查询数据库，并将数据添加到本地缓存和 Redis。
        2.由于设置了限流，超出请求的部分将在一定时间范围内被降级处理（例如返回默认值或给出友好的提示）。