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緩存雪崩
首先來看看緩存雪崩，緩存雪崩的概念就是：大量的請求沒有在 Redis 緩存中得到處理，從而導致請求都涌入到數據庫中，然后數據庫的壓力劇增。
引起緩存雪崩的原因可總結為 2 個：
緩存中有大量的數據同時過期，這樣此時大量的請求都懟到數據庫了。
Redis 緩存實例發生故障了，無法處理大量請求，也會導致請求都跑到數據庫去了。
先來看看第一個場景：緩存中大量的數據同時過期問題。
緩存中大量的數據同時過期
結合圖例來看，就是大量的數據在同一時間過期，然后此時又有很多的請求要讀取這些數據。當然就會發生緩存雪崩，從而導致數據庫壓力劇增了。
大量數據同時過期的解決方案
應對大量數據同時過期問題，通常有 2 種方案：
數據過期設置增加隨機時間：也就是用 expire 命令給數據設置過期時間時，增加一個隨機的時間，比如數據 a 是 5 分鐘過期，在 5 分鐘的基礎上隨機增加 10-120 秒時間。這樣就能避免大量數據同時過期。
服務降級：也就是發生緩存雪崩時，（1）若訪問的不是核心數據，當沒有緩存命中時，不去數據庫了，直接返回預先設置好的信息，比如空值或者錯誤信息；（2）當訪問的是核心數據，緩存未命中時，允許去數據庫查詢。這樣就將不是核心數據的請求都拒絕懟到數據庫了。
看完了大量數據同時過期的情況，再來看看 Redis 緩存實例故障的情況。
Redis 緩存實例故障導致的緩存雪崩
這種情況下，Redis 無法處理讀請求了，請求自然就懟到數據庫了。
通常來說，應對這種情況，我們也有 2 種方式：
在業務系統中做好服務熔斷 / 請求限流。
事前預防：構建 Redis 高可靠集群，比如主從集群的主備切換。
服務熔斷，也就是當 Redis 發生故障時，暫停請求對緩存系統的訪問。等到 Redis 恢復正常了再打開請求訪問。
這種方式我們需要對 Redis 或數據庫的運行狀態進行監控，比如 MySQL 的負載壓力、Redis 的 CPU 使用率、內存使用率及 QPS 等。當發現 Redis 實例緩存雪崩了，就暫停服務。
這種情況能有效放置大量請求對數據庫造成壓力。但是會暫停請求訪問，對業務端的影響很大。
因此，為了減少對業務端的影響，我們可以使用請求限流方式，控制 QPS，避免過多的請求懟到數據庫去。比如下面圖例，本身有 2 萬每秒的請求，但因為 Redis 故障宕機了。我們限流操作將 qps 降到 2 千每秒，數據庫處理 2000 的 qps 還是沒問題的。
緩存擊穿
緩存擊穿就是指個別訪問頻繁的熱點數據無法緩存命中，然后請求都涌入到數據庫中。它經常會在熱點數據過期時發生。
對于緩存擊穿問題，我們知道這些都是被訪問非常頻繁的熱點數據，處理方式就簡單粗暴了，直接不設置過期時間了。等熱點數據不頻繁訪問再手動處理即可。
緩存穿透
緩存雪崩有些特別，它是指要訪問的數據既不在 Redis 緩存，也不在數據庫中。當大量請求進到系統時，Redis 和數據庫都會有巨大壓力。
導致緩存穿透的原因通常有 2 種：
數據被誤刪除了，導致緩存和數據庫都沒有數據了。然而客戶端是不知道的，還在瘋狂請求。
有惡意攻擊的情況：也就是被人盯上了，專門去查沒有的數據。
對于緩存穿透的情況，解決方案可以參考下面幾種：
是對緩存設置空值或者默認值。比如發生緩存穿透時，在 Redis 緩存中設置空值 / 默認值。后續查詢該值時就直接返回這個默認值了。
使用布隆過濾器來判斷數據是否存在，避免從數據庫查詢。
在前端就進行請求檢測。比如在前端將一些不合法的請求直接過濾，不要發到后端來處理。
第一點和第三點比較容易理解，這里就不展開描述。我們重點來看看第二點：布隆過濾器。
布隆過濾器
布隆過濾器主要用于判斷一個元素是否在一個集合中。它是由一個固定大小的二進制向量（可理解成默認為 0 的 bit 數組）和一系列的映射函數組成的。
我們首先來看看布隆過濾器是如何標記一個數據 a 的：
第一步，會使用到多個映射函數（哈希函數），每個函數都會計算這個數據 a 的哈希值；
第二步，這些計算得出的哈希值會分別對 bit 數組長度取模，這樣就得到每個哈希值在數組上的位置；
第三步，把第二步得到的位置，分別在 bit 數組上設置為 1。
通過這 3 個步驟，數據標記就完成了。然后要查詢數據在不在的時候是這樣做的：
先計算這個數據在 bit 數組中的多個位置；
然后分別查看 bit 數組的這些位置的 bit 值。只有每個位置的 bit 值都為 1，說明數據才可能存在，否則數據一定不存在。
結合下圖來看，基本原理就是這樣。
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