緩存穿透（Cache Penetration）

什么是緩存穿透？

緩存穿透是指惡意或無效的請求導致緩存無法命中，從而每個請求都需要訪問數據庫。這可能發生在請求的數據根本不存在于緩存和數據庫中。

緩存穿透解決方案

• 使用布隆過濾器（Bloom Filter）：用于過濾掉不存在于數據庫中的請求，從而避免對數據庫的無效訪問。
• 緩存空值（緩存空對象）：對于查詢結果為空的情況，仍將空結果緩存，但設置較短的過期時間，避免頻繁的空查詢請求

布隆過濾器優缺點

優點：

• 節省空間：不需要存儲數據本身，只需要存儲數據對應hash比特位
• 時間復雜度低：插入和查找的時間復雜度都為O(k)，k為哈希函數的個數

缺點：

• 存在假陽性：布隆過濾器判斷存在，可能出現元素不在集合中；判斷準確率取決于哈希函數的個數
• 不能刪除元素：如果一個元素被刪除，但是卻不能從布隆過濾器中刪除，這也是造成假陽性的原因了

布隆過濾器適用場景

• 爬蟲系統url去重
• 垃圾郵件過濾
• 黑名單

緩存擊穿（Cache Miss）

什么是緩存擊穿？

緩存擊穿是指某個熱點數據失效，而恰好在此時有大量請求同時訪問該數據，導致這些請求都直接訪問數據庫，增加數據庫負載。

解決方案

• 加鎖（Mutex Locking）：當緩存失效時，只允許一個請求進入數據庫查詢，其他請求等待查詢結果。這可以通過互斥鎖來實現。
• 設置短期過期時間：對于熱點數據，緩存可以設置較短的過期時間，避免大量請求同時訪問失效的數據。
• 使用異步更新緩存：緩存失效時，不立即從數據庫查詢，而是通過異步任務去查詢并更新緩存，避免同時訪問數據庫。

緩存雪崩（Cache Avalanche）

什么是緩存雪崩？

緩存雪崩是指在某個時間段內，大量緩存失效或同時過期，導致大量請求直接訪問后端數據庫，從而造成數據庫壓力劇增，甚至導致系統崩潰。這通常發生在緩存的失效時間設置過于集中，或者在某種外部因素（如服務器重啟、緩存層故障）影響下。和緩存擊穿不同的是，緩存擊穿指并發查同一條數據，緩存雪崩是不同數據都過期了。

緩存雪崩的解決方案

• 合理分散過期時間：將緩存的過期時間分散開，避免大量緩存在同一時間失效。
• 使用熱點數據預加載：提前加載熱門數據到緩存，降低緩存失效帶來的影響。
• 采用多級緩存：使用多個緩存層，如內存緩存 + 分布式緩存，以減輕單一緩存層失效的影響

緩存預熱

什么是緩存預熱？

緩存預熱就是系統上線后，將相關的緩存數據直接加載到緩存系統，這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數據庫，然后再將數據回寫到緩存。

如果不進行預熱， 那么 Redis 初始狀態數據為空，系統上線初期，對于高并發的流量，都會訪問到數據庫中， 對數據庫造成流量的壓力。

緩存預熱的操作方法

• 數據量不大的時候，工程啟動的時候進行加載緩存動作；
• 數據量大的時候，設置一個定時任務腳本，進行緩存的刷新；
• 數據量太大的時候，優先保證熱點數據進行提前加載到緩存。

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