缓存穿透/击穿/雪崩

在软件开发和运维领域，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是常见的缓存相关问题，这些问题若处理不当，可能会对系统的性能和稳定性造成严重影响。下面将详细解释这三个概念及其应对策略。

一、缓存穿透

定义：
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，导致这些请求都会直接打到数据库上，而缓存永远不会生效。这种现象通常发生在业务代码自身存在问题，如对一些不合理的参数进行查询，而这些参数对应的结果在数据库中也确实不存在。此外，恶意攻击者也可能故意构造大量不存在的数据进行查询，以消耗数据库资源。

应对策略：

1. 缓存空对象：当查询的数据在数据库中不存在时，也将一个空对象（或特殊标识）缓存起来，并设置较短的过期时间。这样下次相同的查询就可以直接从缓存中获取结果，而不会打到数据库。但这种方法可能会占用一些缓存空间。
2. 布隆过滤器：在查询数据之前，先通过布隆过滤器判断数据是否可能存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，那么就直接返回，不再查询数据库。布隆过滤器的优点是占用空间小、查询速度快，但可能存在一定的误判率。

二、缓存击穿

定义：
缓存击穿是指一个非常热点的数据，在缓存过期的瞬间，同时有大量的请求来访问这个数据。由于此时缓存中没有该数据，这些请求都会直接打到数据库上，从而对数据库造成巨大压力。这种现象通常发生在热点数据的缓存过期时间设置不合理，导致在某个时间点同时过期，或者在高并发场景下，大量请求同时访问同一个热点数据。

应对策略：

1. 加互斥锁：当发现缓存中数据不存在时，只让一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。可以使用分布式锁或者本地锁来实现。例如使用Redis的SETNX命令实现分布式锁，只有获取到锁的请求才能去查询数据库并更新缓存，其他请求在获取锁失败时进行等待，直到缓存被更新后再从缓存中获取数据。
2. 热点数据永不过期：对于一些特别热点的数据，可以设置永不过期，或者在缓存即将过期时提前异步更新缓存，避免缓存过期时大量请求同时打到数据库。

三、缓存雪崩

定义：
缓存雪崩是指在某一时刻，缓存中大量的数据同时过期，或者缓存服务出现故障，导致大量的请求直接打到数据库上，从而使数据库压力瞬间增大，甚至可能导致数据库宕机。这种现象通常发生在大量数据同时设置了相同的过期时间，或者缓存服务器宕机（可能是由于硬件故障、网络问题或者缓存服务自身的问题）。

应对策略：

1. 随机过期时间：在设置缓存数据的过期时间时，给每个数据的过期时间加上一个随机值，避免大量数据同时过期。
2. 多级缓存：使用多级缓存，如本地缓存和分布式缓存相结合。当分布式缓存出现问题时，本地缓存还可以提供一定的缓冲，减少对数据库的压力。
3. 监控与预警：建立缓存监控体系，实时监控缓存的命中率、过期情况等指标，及时发现并预警潜在的缓存雪崩风险。

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