1. redis使用場景-緩存-緩存穿透
在實際開發中，Redis 被廣泛應用于緩存，以提高系統性能和響應速度。然而，在使用緩存時，需要注意一些問題，其中 緩存穿透 是一個常見且需要重點關注的場景。
什么是緩存穿透
● 緩存穿透 指查詢一個在緩存和數據庫中都不存在的數據， 導致請求直接訪問數據庫，繞過了緩存層的保護。這種情況可能由以下原因引起：
○ 惡意攻擊或爬蟲頻繁請求不存在的數據。
○ 業務邏輯錯誤，導致請求了無效的數據。
緩存穿透會增加數據庫的負載，降低系統性能，甚至可能導致數據庫宕機。
如何防止緩存穿透？
● 為了解決緩存穿透問題，常用的策略包括：
- 緩存空對象：
● 當查詢的數據不存在時，將一個空對象（如 null）存入緩存。這樣，下次請求相同的數據時，直接從緩存中獲取，避免再次訪問數據庫。
● 優點：實現簡單，維護方便。
● 缺點：會占用額外的內存空間，可能導致短期內的數據不一致。 - 使用布隆過濾器：
● 布隆過濾器是一個高效的概率數據結構，可以快速判斷某個元素是否存在。它可以在請求數據庫之前，先通過布隆過濾器判斷數據是否可能存在于數據庫中。
● 優點：內存占用少，避免了緩存空對象帶來的額外內存消耗。
● 缺點：實現較為復雜，可能存在誤判的情況。 - 使用白名單：
● 維護一個白名單，將所有合法的數據標識存入其中。查詢時，先檢查請求的數據是否在白名單中，如果不在，直接返回，避免訪問數據庫。
2. redis使用場景-緩存-緩存擊穿
緩存擊穿是另一個在使用 Redis 緩存時需要特別注意的問題，它通常發生在高并發環境下，尤其是在熱點數據的情況下。
什么是緩存擊穿
緩存擊穿是指當某個緩存中的數據失效后，多個請求并發訪問該數據時，所有請求都會去訪問數據庫，造成數據庫壓力暴增。具體來說，當緩存中的某個數據被刪除或過期時，如果多個請求在同一時刻請求這個數據，所有的請求都將直接訪問數據庫，導致緩存的作用失效，增加了數據庫的壓力。
緩存擊穿的典型場景
- 緩存過期：
● 緩存的數據過期后，多個請求同時到達，發現緩存為空，都會觸發訪問數據庫的操作，造成大量的數據庫請求。 - 熱點數據：
● 如果某個數據是非常熱門的數據（比如某個商品的詳情頁，或者某個頁面的訪問量極高），它在緩存過期時，可能會有成千上萬的請求同時過來。因為緩存失效后，數據庫的壓力急劇增加，可能導致數據庫崩潰。
緩存擊穿的影響
● 數據庫壓力增大：由于所有請求都直接訪問數據庫，數據庫可能會承受過高的負載，甚至可能因高并發請求而崩潰。
● 系統響應時間變慢：在高并發請求下，數據庫響應時間變慢，用戶體驗受到影響。
● 資源浪費：多次查詢相同的數據，浪費了系統資源和數據庫的處理能力。
如何解決緩存擊穿
- 使用互斥鎖（Mutex）
● 通過 分布式鎖（如 Redis 的 SETNX）來控制同一時刻只有一個請求可以去數據庫拉取數據，其他的請求都等待數據庫的響應，之后把數據緩存到 Redis。
● 步驟：
○ 請求到達時，發現緩存沒有數據，嘗試獲取鎖。
○ 獲取鎖的請求去查詢數據庫并緩存數據，其他請求等待。
○ 等待中的請求等到數據庫返回數據后，再從緩存中取數據。
● 優點：可以確保在緩存失效時，只有一個請求會查詢數據庫，避免了緩存擊穿。
● 缺點：鎖的獲取和釋放需要一定的時間，可能會帶來一些性能開銷，且如果鎖無法及時釋放（如代碼異常等情況），可能會導致請求阻塞。 - 使用緩存預熱：
● 緩存預熱是一種提前將熱點數據加載到緩存的策略。例如，緩存可以在系統啟動時或者數據更新時預先加載這些熱點數據，這樣在真實請求到來之前，緩存就已經準備好，不會發生緩存擊穿。
● 優點：減少了緩存失效帶來的數據庫負擔。
● 缺點：需要有明確的熱點數據預知，且預熱的操作需要額外的開發和維護。 - 設置緩存的過期時間（TTL）策略：
● 為緩存數據設置合理的過期時間，使得不同數據的緩存過期時間盡量錯開，避免在同一時間段內大量數據同時失效，造成緩存擊穿。
● 優點：避免緩存過期同時失效，平衡數據庫的壓力。
● 缺點：雖然可以避免擊穿，但需要根據數據的訪問頻率和生命周期合理配置 TTL。 - 緩存異步加載：
● 當緩存失效時，可以先返回一個默認值（如空對象或默認數據），然后在后臺異步加載數據并更新緩存。這樣即使多個請求同時來，緩存仍然會有一個初始值返回，而不會直接查詢數據庫。
● 優點：減少了數據庫的壓力，提高了系統的響應速度。
● 缺點：實現復雜度較高，可能會出現“臟數據”，需要保證異步更新數據的準確性。
緩存擊穿在實際工作中的應用
- 電商系統：
● 在電商平臺中，某些熱門商品的頁面（如秒殺商品或限時折扣商品）通常會產生大量請求。如果緩存中沒有及時更新熱點商品的庫存信息或價格信息，所有請求就會同時訪問數據庫，造成數據庫壓力。
● 解決方案：可以使用分布式鎖來確保只有一個請求會訪問數據庫，其他請求會等待。 - 社交平臺：
● 用戶的動態信息、熱門話題等數據可能在某一時間內迅速過時或失效，導致大量用戶請求數據庫，數據庫可能因并發請求過多而崩潰。
● 解決方案：可以通過合理的緩存失效策略和緩存預熱來避免高并發請求數據庫。 - 新聞網站：
● 一些熱點新聞在發布后的短時間內會引起大量訪問，如果緩存失效時，可能會導致數據庫的高并發查詢。
● 解決方案：除了緩存的過期控制，還可以通過緩存預熱來提前加載熱門新聞的數據。
3. 緩存穿透和緩存擊穿 的區別
根本原因就是定義不同
| 定義 | 問題出處 | |
|---|---|---|
| 緩存穿透 | 問題的根源在于請求的數據本身不在數據庫中 。 | 問題出在查詢的數據是否有效，或者請求是否合規。 |
| 緩存擊穿 | 問題的根源在于緩存中的數據失效了，導致大量請求并發查詢數據庫。 | 數據是有效的，只是緩存沒有及時恢復，所以請求會直接穿透緩存去訪問數據庫，導致數據庫壓力增大。 |
4. redis使用場景-緩存-緩存雪崩
Redis作為緩存系統，緩存雪崩是一個常見的問題，特別是在高并發的情況下。
緩存雪崩
緩存雪崩指的是在某一時刻，緩存系統中大量的緩存失效（比如緩存同時過期）或緩存服務器宕機，導致大量的請求直接訪問數據庫，從而造成數據庫的巨大壓力，最終可能導致數據庫崩潰。
發生場景
- 緩存同時過期：如果緩存中的大量數據在同一時間點過期，客戶端會發送大量的請求到數據庫，導致數據庫壓力暴增。
- 緩存失效機制不合理：如果緩存的失效時間設置不合理，可能導致大量緩存數據在同一時間點過期，或者緩存沒有有效的預加載機制。
應對緩存雪崩的策略 - 設置不同的緩存過期時間：可以通過給不同的緩存設置不同的過期時間，避免緩存同時過期的情況。通常可以為緩存設置一定的隨機過期時間。
- 使用加鎖機制：當緩存數據失效時，通過鎖機制確保只有一個請求能去加載數據，避免多個請求同時訪問數據庫。可以使用Redis的SETNX命令來實現分布式鎖。
- 預加載緩存：通過提前加載緩存的方式，避免緩存空缺。比如定時任務定時加載緩存，確保緩存中數據的穩定性。
- 使用雙重檢查：當緩存失效時，可以在代碼中做兩次檢查。第一次檢查緩存，如果緩存為空，則去數據庫加載數據并緩存；如果數據已經被加載緩存，再次檢查時直接返回緩存結果。
區別總結
| 問題 | 定義 | 原因 | 應對策略 |
|---|---|---|---|
| 緩存雪崩 | 緩存中的大量數據在同一時間失效，造成大量請求直接訪問數據庫。 | 緩存大量數據過期或緩存服務器宕機。 | 設置不同的過期時間、使用加鎖機制、定時更新緩存。 |
| 緩存擊穿 | 某個高頻訪問的緩存數據失效，導致數據庫瞬時壓力過大。 | 高頻訪問的數據緩存失效。 | 使用加鎖機制、防止多個請求同時訪問數據庫、提前更新緩存。 |
| 緩存穿透 | 請求查詢的數據在緩存和數據庫中都不存在，導致頻繁訪問數據庫。 | 請求數據不存在，或者惡意攻擊導致頻繁查詢數據庫。 | 緩存空數據、請求過濾、使用布隆過濾器等避免不必要的查詢。 |
 -- 搭建Medallion Architecture part 2)
