Redis緩存雪崩、緩存穿透、熱點Key解決方案和分析
緩存穿透
緩存系統，按照KEY去查詢VALUE,當KEY對應的VALUE一定不存在的時候並對KEY併發請求量很大的時候，就會對後端造成很大的壓力。
（查詢一個必然不存在的數據。比如文章表，查詢一個不存在的id，每次都會訪問DB，如果有人惡意破壞，很可能直接對DB造成影響。）
由於緩存不命中，每次都要查詢持久層。從而失去緩存的意義。
解決方法：
1、緩存層緩存空值。
–緩存太多空值，佔用更多空間。（優化：給個空值過期時間）
–存儲層更新代碼了，緩存層還是空值。（優化：後臺設置時主動刪除空值，並緩存把值進去）
2、將數據庫中所有的查詢條件，放到布隆過濾器中。當一個查詢請求來臨的時候，先經過布隆過濾器進行檢查，如果請求存在這個條件中，那麼繼續執行，如果不在，直接丟棄。
備註：
比如數據庫中有10000個條件，那麼布隆過濾器的容量size設置的要稍微比10000大一些，比如12000.
對於誤判率的設置，根據實際項目，以及硬件設施來具體決定。但是一定不能設置爲0，並且誤判率設置的越小，哈希函數跟數組長度都會更多跟更長，那麼對硬件，內存中間的要求就會相應的高。
private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.0001);
有了size跟誤判率，那麼布隆過濾器就會產生相應的哈希函數跟數組。
綜上：我們可以利用布隆過濾器，將redis緩存擊穿控制在一個可容忍的範圍內。
緩存雪崩（緩存失效）
如果緩存集中在一段時間內失效，發生大量的緩存穿透，所有的查詢都落在數據庫上，造成了緩存雪崩。
緩存層宕掉後，流量會像奔逃的野牛一樣，打向後端存儲
解決方法：
- 在緩存失效後，通過加鎖或者隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量。比如對某個key只允許一個線程查詢數據和寫緩存，其他線程等待。
- 可以通過緩存reload機制，預先去更新緩存，再即將發生大併發訪問前手動觸發加載緩存
- 不同的key，設置不同的過期時間，讓緩存失效的時間點儘量均勻
- 做二級緩存，或者雙緩存策略。A1爲原始緩存，A2爲拷貝緩存，A1失效時，可以訪問A2，A1緩存失效時間設置爲短期，A2設置爲長期。
熱點key
(1) 這個key是一個熱點key（例如一個重要的新聞，一個熱門的八卦新聞等等），所以這種key訪問量可能非常大。
(2) 緩存的構建是需要一定時間的。（可能是一個複雜計算，例如複雜的sql、多次IO、多個依賴(各種接口)等等）
於是就會出現一個致命問題：在緩存失效的瞬間，有大量線程來構建緩存（見下圖），造成後端負載加大，甚至可能會讓系統崩潰 。
解決方法：
1. 使用互斥鎖(mutex key):這種解決方案思路比較簡單，就是隻讓一個線程構建緩存，其他線程等待構建緩存的線程執行完，重新從緩存獲取數據就可以了
2. "提前"使用互斥鎖(mutex key)：在value內部設置1個超時值(timeout1), timeout1比實際的memcache timeout(timeout2)小。當從cache讀取到timeout1發現它已經過期時候，馬上延長timeout1並重新設置到cache。然後再從數據庫加載數據並設置到cache中。
3. "永遠不過期"：
這裏的“永遠不過期”包含兩層意思：
(1) 從redis上看，確實沒有設置過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是“物理”不過期。
(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value裏，如果發現要過期了，通過一個後臺的異步線程進行緩存的構建，也就是“邏輯”過期
4. 資源保護：可以做資源的隔離保護主線程池，如果把這個應用到緩存的構建也未嘗不可。
四種方案對比：
作爲一個併發量較大的互聯網應用，我們的目標有3個:
1. 加快用戶訪問速度，提高用戶體驗。
2. 降低後端負載，保證系統平穩。
3. 保證數據“儘可能”及時更新(要不要完全一致，取決於業務，而不是技術。)
所以第二節中提到的四種方法，可以做如下比較，還是那就話：沒有最好，只有最合適。
| 解決方案 | 優點 | 缺點 |
| 簡單分佈式鎖(Tim yang) |
1. 思路簡單 2. 保證一致性 |
1. 代碼複雜度增大 2. 存在死鎖的風險 3. 存在線程池阻塞的風險 |
| 加另外一個過期時間(Tim yang) | 1. 保證一致性 | 同上 |
| 不過期(本文) |
1. 異步構建緩存，不會阻塞線程池 |
1. 不保證一致性。 2. 代碼複雜度增大(每個value都要維護一個timekey)。 3. 佔用一定的內存空間(每個value都要維護一個timekey)。 |
| 資源隔離組件hystrix(本文) |
1. hystrix技術成熟，有效保證後端。 2. hystrix監控強大。
|
1. 部分訪問存在降級策略。 |
總結
1. 熱點key + 過期時間 + 複雜的構建緩存過程 => mutex key問題
2. 構建緩存一個線程做就可以了。
3. 四種解決方案：沒有最佳只有最合適。
懂的越多，不會的也就越多，知識之路是不斷進取的