大型电子商务网站建设江苏建设厅厅长徐其耀

缓存的引入带来了数据读取性能的提升，但是因此也引入新的问题，一个是数据双写一致性，另一个就是雪崩、击穿、穿透，那么如何解决这些问题，我们来说下对应的问题和解决方案

雪崩

缓存雪崩：同一时间内大量请求无法从Redis缓存层获取数据，都将数据请求到数据库层，而导致数据库压力激增。

第一个原因：同一时间内缓存过期，导致无法处理请求

在正常情况下，数据从缓存读取到数据直接返回，但是当大量缓存同时过期时，比如1S内1W个请求从Redis读取不到数据，那么请求就直接打到MySQL中。MySQL负载会过高。

解决方案
1.通过为不同的key设置不同的过期时间，比如随机1-3分钟，以至于不会出现同一时间内大量key数据失效的情况。
2.保证核心业务数据的请求，非核心业务，直接返回配置化数据。也就是服务降级。

这里就要说一个在之前实际经历过的场景，由于业务人员开发的代码BUG，导致一个慢查询一天只会统计一次，但是由于逻辑问题，导致没有查询缓存，每次请求都直接打到数据库，而这个慢SQL很耗费资源，所以出现数据库负载过高，进一步影响到别的业务。

第二个原因：Redis实例宕机

另一个原因则是出现Redis单点宕机，整个缓存层服务无法使用，那么数据请求直接到数据层。
解决方案
一般来说我们需要对请求进行限流，以及降级的方式来保证核心业务的流转，然后非核心业务，直接降级不处理或者别的额方式。这样比直接全部流量进来之后，整个MySQL负载压力小很多。以及我们需要在搭建Redis时候采用主从架构，如果主机宕机，那么备机需要立马切换成主机。

击穿

雪崩是大量的缓存数据失效，而击穿针对的是某个热点key失效，比如微博热搜，top10 如果数据缓存失效，那么都直接达到数据库，数据库肯定承受不住，对于这种情况我们一般不要设置过期时间，以及采用提前预热的方式。

穿透

穿透是从缓存和数据库中都获取不到数据，如果有大量请求查询，那么对缓存和数据库会带来更大的压力。

出现的情况，第一要么认为的业务操作，误删除数据和缓存数据，第二个，有人为攻击。
解决方案
1.返回缺省值或者默认值。
2.使用布隆过滤器判断数据是否存在，减轻数据库压力。
3.前端拦截非法请求参数，不请求到数据库。

小结

雪崩是针对大量的缓存失效，而击穿是针对某个热点key，穿透是从数据库中获取不到数据了。