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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了软件开发程序员在使用缓存技术的时候需要注意的一些问题等内容，而本文我们就再来了解一下，缓存雪崩与缓存穿透解决方法。

1、缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存不可用或者大量缓存由于超时时间相同在同一时间段失效，大量请求直接访问数据库，数据库压力过大导致系统雪崩。

举例来说，对于系统A，假设每天高峰期每秒5000个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒4000个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时1秒5000个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，DBA很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。

解决缓存雪崩的主要手段如下：

增加缓存系统可用性(事前)。例如：部署RedisCluster(主从+哨兵)，以实现Redis的高可用，避免全盘崩溃。

采用多级缓存方案(事中)。例如：本地缓存(Ehcache/Caffine/GuavaCache)+分布式缓存(Redis/Memcached)。

限流、降级、熔断方案(事中)，避免被流量打死。如：使用Hystrix进行熔断、降级。

缓存如果支持持久化，可以在恢复工作后恢复数据(事后)。如：Redis支持持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

上面的解决方案简单来说，就是多级缓存方案。系统收到一个查询请求，先查本地缓存，再查分布式缓存，后查数据库，只要命中，立即返回。

解决缓存雪崩的辅助手段如下：

监控缓存，弹性扩容。

缓存的过期时间可以取个随机值。这么做是为避免缓存同时失效，使得数据库IO骤升。比如：以前是设置10分钟的超时时间，那每个Key都可以随机8-13分钟过期，尽量让不同Key的过期时间不同。

2、缓存穿透

缓存穿透是指：查询的数据在数据库中不存在，那么缓存中自然也不存在。所以，应用在缓存中查不到，则会去查询数据库。当这样的请求多了后，数据库的压力就会增大。

解决缓存穿透，一般有两种方法：

1)缓存空值

对于返回为NULL的依然缓存，对于抛出异常的返回不进行缓存。

采用这种手段的会增加我们缓存的维护成本，需要在插入缓存的时候删除这个空缓存，当然我们可以通过设置较短的超时时间来解决这个问题。

2)过滤不可能存在的数据

制定一些规则过滤一些不可能存在的数据。可以使用布隆过滤器(针对二进制操作的数据结构，所以性能高)，比如你的订单ID明显是在一个范围1-1000，如果不是1-1000之内的数据那其实可以直接给过滤掉。

针对于一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是不存在的，那么我们采用一种方案就会缓存大量不存在key的数据。此时我们采用一种方案就不合适了，我们完全可以先对使用二种方案进行过滤掉这些key。针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，我们就没有必要进行缓存，使用二种方案直接过滤掉。而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，我们则可以采用一种方式进行缓存。

3、缓存击穿

缓存击穿是指，热点数据失效瞬间，大量请求直接访问数据库。例如，某些key是热点数据，访问非常频繁。如果某个key失效的瞬间，大量的请求过来，缓存未命中，然后去数据库访问，此时数据库访问量会急剧增加。

为了避免这个问题，我们可以采取下面的两个手段:

分布式锁：锁住热点数据的key，避免大量线程同时访问同一个key。

定时异步刷新：可以对部分数据采取失效前自动刷新的策略，而不是到期自动淘汰。淘汰其实也是为了数据的时效性，所以采用自动刷新也可以。

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