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出自：shusheng007

概述

由于云服务的快速发展，分布式已经成为当今大中型IT架构事实标准。而分布式缓存也基本成为其中的基础设施，在此方面Redis已经获得全面胜利。

为什么要使用缓存

主要思想还是以空间换时间，为了节约CUP及IO资源，进而提高系统的吞吐量及响应速度。如果你的CUP及IO资源完全足够，那就没有必要引入缓存，因为任何事物都具有两面性，缓存也一样。

在大中型分布式系统中，数据库非常容易成为整个系统的瓶颈，所以现在基本都会以Redis构建挡在数据库之前的那层缓存，以便某些请求可以不经过数据库直接在缓存层返回。但如果不做任何保护，有时缓存层仍然挡不住来袭之敌，最后量大了就把数据库打崩溃了。下面就列举几种情况。

听听这名字，太吓人了

当一个请求过来，缓存与数据库中都不存在要请求的数据，所谓的穿透了，因为不仅是缓存层，就连数据库层都穿过去了，所以说穿透了。一个两个没事，就怕瞬时大量这样的请求，那数据库就死给你看了。

场景1：由正常业务引起。正常业务中刚好就是有这种数据库中没有数据的操作，这种
方案：给这样的key设置null作为缓存，然后设置一个很短的缓存过期时间

场景2：外部的恶意攻击。有人专门构造你缓存与数据库不存在数据的请求来恶意攻击你。
方案：这种场景第一种解决方案可能无能为力了，因为攻击者可能构建大量随机不重复的key去获取数据。这种情况可以使用布隆过滤器

布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中
如果布隆过滤器判定某个 key 不存在，那么就一定不存在，如果判定某个 key 存在，那么很大可能是存在(存在一定的误判率)

这里的缓存击穿特指缓存中的某个热点数据失效，请求直接打到了数据库上。也就是说缓存没有命中，直接被击穿了，但是数据库中是存在数据的。

场景：
有的同学要问了：既然数据库有值，访问数据库后将数据回填到缓存不就好了？你说的很对，所以缓存击穿专门描述的是热点数据被击穿造成的问题。热点数据会存在存在大量并发，假设一下来了10000个不分先后的请求去访问同一条数据，关键缓存中还没有，那么就直接到了数据库，那么数据库扛不住就崩溃了。

方案：
由于是因为并发访问失效的热点数据的缓存造成的，所以就要从这并发与失效两方面解决。

如果从并发的角度解决的化，我们很容易想到加锁。当第一个请求到达的时候就加锁，其他请求都等着，第一个请求从数据库中获取数据后就会回填到缓存中的，然后释放锁。那接下来的请求就不用加锁了，因为此时缓存中已经存在数据了。

如果从失效角度解决的化，我们很容易想到让热点数据“不失效”，永不失效实际包含两层意思：

这名字更唬人，我第一次看见这个名词时联想到的就是天崩地裂，是不是缓存服务器崩了？后来证明有时望文生义也不是全然不对，至少缓存服务器崩了确实会导致缓存雪崩，哈哈。。。

缓存雪崩是指由于缓存中大批缓存数据同一时刻失效，那么访问这些数据的请求都会击穿缓存，直接到达数据库，数据库死给你看的情形。

场景1：缓存服务器宕机了，那肯定就满足大批缓存同时失效的情形啦。
方案：不要让它宕机。例如如何保证Redis高可用性有很多种方式，最可靠的当然是集群部署，自己查询相关资料即可。

场景2：设置了大量同一时刻失效的缓存
方案：使缓存均匀过期，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间尽量均匀。

你get到了吗？同时我又一次惊叹于汉语的博大精深，自从喊出祖国有力量,民族有信仰,人民有希望的口号后，文化就自信了很多。

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