缓存中间件Redis常见问题
在Redis中遇到缓存问题时，通常可以从多个角度来诊断和解决。缓存问题可能由多种原因引起，包括配置错误、数据一致性、过期策略、内存限制、网络问题等。下面是一些常见的Redis缓存问题及其解决方法。
一. Redis缓存相关问题
1. 缓存穿透
缓存穿透是指查询一个数据库一定不存在的数据。
我们以前正常的使用Redis缓存的流程大致是：
1、数据查询首先进行缓存查询
2、如果数据存在则直接返回缓存数据
3、如果数据不存在，就对数据库进行查询，并把查询到的数据放进缓存
4、如果数据库查询数据为空，则不放进缓存
例如我们的数据表中主键是自增产生的，所有的主键值都大于0。此时如果用户传入的参数为-1，会是怎么样？这个-1，就是一定不存在的对象。程序就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有人恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮我们的数据库。
为了防止有人利用这个漏洞恶意攻击我们的数据库，我们可以采取如下措施：
如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，key为用户提交过来的主键值，value为null，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。这样下次用户再根据这个key查询redis缓存就可以查询到值了（当然值为null），从而保护我们的数据库免遭攻击。
缓存穿透的定义：缓存穿透是指查询的数据在缓存中不存在，同时数据库中也无此数据的情况。由于数据既未命中缓存，请求便不可避免地会转发至数据库，导致Redis缓存失去了其应有的作用。
缓存穿透的原因：那么，究竟在什么情况下会发生缓存穿透呢？这主要有以下三种可能的原因：用户可能出于恶意攻击的目的，故意发起大量请求；误操作可能使得查询请求无法在缓存中找到数据；当用户尚未产生任何内容时，例如在用户的文章列表中，用户尚未撰写任何文章。
如何避免缓存穿透：我们可以采取一些策略，如使用布隆过滤器进行预过滤，或者为空值设置一个特殊的缓存值等。使用缓存空值或缺省值，这样，在查询时首先进行预过滤或检查特殊缓存值，可以有效地避免不必要的数据库查询。
布隆过滤器：虽然缓存空值的方法在一定程度上可以解决缓存穿透问题，但它仍然需要查询一次数据库来确认数据是否存在。布隆过滤器通过计算数据的哈希值并映射到bit数组中的位置，可以帮助我们快速判断数据是否存在，从而有效地避免缓存穿透问题。
1.2 缓存雪崩
缓存雪崩是指Redis缓存中大量数据同时失效，导致大量请求无法在缓存层命中数据。当Redis缓存中的大量数据同时失效时，就会导致缓存雪崩。这种现象可能由缓存过期策略不当、缓存服务器故障或攻击等因素触发。在缓存雪崩发生时，大量请求直接穿透缓存层，对数据库造成巨大压力，可能导致系统性能下降甚至崩溃。为了应对这一问题，我们可以采取优化缓存过期策略、使用双缓存策略或引入限流熔断机制等措施。
缓存雪崩的定义：缓存雪崩是指大量请求在短时间内无法从缓存中获取数据，转而直接冲击数据库，导致数据库压力剧增甚至宕机的一种现象。换句话说，当Redis无法提供所需数据时，业务系统只能转向数据库进行查询，从而造成所有请求都涌向数据库。这一现象可能会对数据库造成巨大的压力，甚至可能引发系统性能下降或崩溃。
由于数据库无法像Redis那样处理大量请求，因此由缓存雪崩引发的请求激增往往会导致数据库服务器宕机。这种影响会直接波及到业务系统，造成业务中断，甚至可能引发更严重的后果。因此，缓存雪崩对业务系统而言是极具破坏性的。
缓存雪崩的成因：其发生原因主要归结于两个方面：一是Redis中大量缓存数据因同时过期而失效，使得所有发送到Redis的请求都无法命中数据，只能回源到数据库进行查询；二是Redis服务器本身出现故障，导致所有请求都无法通过Redis进行处理，同样只能转向数据库进行数据查询。
缓存雪崩的防范措施：面对缓存雪崩的挑战，我们可以采取多种策略来应对。首先，为了避免大量缓存数据在同一时间过期，我们可以为每个缓存项添加一个随机的过期时间，例如在原始过期时间上增加1至5分钟的随机延时。其次，针对Redis服务器可能出现的宕机问题，我们可以构建Redis的主从复制环境，并配置哨兵监控。
1.3 缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点（例如双十一期间进行抢购的商品数据），在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求到数据库上，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
我们同样可以将这些热点数据设置永不过期就可以解决缓存击穿的问题了。
首先，对于某些热点数据，可以考虑使用互斥锁进行保护。当缓存数据失效时，先使用锁进行同步，确保同一时刻只有一个线程去查询数据库并更新缓存，从而避免多个线程同时查询数据库导致系统压力过大。
其次，我们还可以通过布隆过滤器等技术手段来预先过滤掉一些不可能存在或已知错误的数据，进一步减轻数据库的查询压力。
此外，针对不同的业务场景和需求，还可以结合其他技术手段和配置策略来综合防范缓存击穿问题。
缓存击穿的定义：缓存击穿现象与缓存雪崩有所类似，但二者存在关键差异。雪崩是由于大量数据同时过期导致，而缓存击穿则特指热点数据过期的情况。在这种情况下，所有针对这些热点数据的请求都会直接穿透缓存，转而向数据库发起查询，造成不必要的数据库压力。
如何防范缓存击穿：我们有三种主要的应对策略。首先，对于那些我们提前预知为热点数据的信息，可以选择不设置其过期时间，从而确保这些数据能够持续存在于缓存中，避免击穿现象的发生。
然而，在实际应用中，我们往往无法提前预知哪些数据会成为热点。采用互斥锁的策略。这样，我们能够在避免缓存击穿的同时，保持系统的性能。
设置逻辑过期时间：在业务数据中冗余一个逻辑过期时间，例如，我们可以为数据增加一个expire_at字段来标明其过期时间。这样，当缓存数据过期时，我们可以根据这个逻辑过期时间来决定是否需要查询数据库进行更新。
总结
在业务应用缓存过程中，我们常常会遇到缓存的雪崩、击穿和穿透等异常问题。这些问题会影响系统性能，理解原因及解决方法有助于应对这些挑战。为此，我们总结了它们的原因和解决方法，以便在面对这些问题时能够迅速采取有效的措施。
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