Redis缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩

1. 缓存击穿
1.1 概念
缓存击穿是指在缓存中不存在但数据库中存在的数据，当有大量并发请求同时访问这个不存在的数据时，这些请求会穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大，性能下降。

1.2 原因
缓存击穿通常发生在以下情况下：

热点数据失效：某个热点数据在缓存中过期或被删除，而此时又有大量请求同时访问该数据。
并发查询：多个请求同时查询一个不存在的数据，导致缓存无法命中，请求直接访问数据库。
1.3 解决方法
1.3.1 互斥锁（Mutex Lock）
使用互斥锁可以保证只有一个线程可以访问数据库，其他线程等待该线程查询数据库并将结果写入缓存。这样可以避免多个线程同时访问数据库，减轻数据库压力。

以下是使用Java的Redisson库实现互斥锁的示例代码：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class CacheBreakdownSolution {
private static final String LOCK_KEY = “lock:key”;
private static final String CACHE_KEY = “cache:key”;

public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress(“redis://localhost:6379”);

RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY);

try {
lock.lock();

// 查询缓存
Object cacheData = getFromCache(CACHE_KEY);
if (cacheData == null) {
// 查询数据库
Object dbData = getFromDatabase();
// 将数据写入缓存
writeToCache(CACHE_KEY, dbData);
}
} finally {
lock.unlock();
redisson.shutdown();
}
}

private static Object getFromCache(String key) {
// 从缓存中获取数据的逻辑
return null;
}

private static Object getFromDatabase() {
// 从数据库中获取数据的逻辑
return null;
}

private static void writeToCache(String key, Object data) {
// 将数据写入缓存的逻辑
}
}
AI写代码

1.3.2 预加载（Cache Preloading）
预加载是指在缓存中设置短暂的过期时间，当缓存数据即将过期时，提前异步更新缓存。这样可以避免缓存失效时大量请求直接访问数据库。

以下是使用Java的Spring Boot和Redis实现缓存预加载的示例代码：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class CacheBreakdownSolution {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CacheBreakdownSolution.class, args);
}

@Autowired
private DataService dataService;

@Cacheable(value = “cache”, key = “‘cache:key'”)
public Object getData() {
return dataService.getDataFromDatabase();
}

@Async
@CacheEvict(value = “cache”, key = “‘cache:key'”)
public CompletableFuture<Void> preloadData() {
dataService.preloadDataToCache();
return CompletableFuture.completedFuture(null);
}

@Service
public static class DataService {
public Object getDataFromDatabase() {
// 从数据库中获取数据的逻辑
return null;
}

public void preloadDataToCache() {
// 预加载数据到缓存的逻辑
}
}
}
AI写代码

在上述示例中，使用Spring Boot的缓存注解@Cacheable和@CacheEvict来实现缓存的读取和更新。通过异步调用preloadData()方法，可以在缓存过期前预加载数据到缓存中。

2. 缓存穿透
2.1 概念
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都不存在该数据，因此每次查询都会直接访问数据库，导致数据库压力过大。

2.2 原因
缓存穿透通常发生在以下情况下：

恶意攻击：攻击者故意查询不存在的数据，以此来消耗系统资源。
频繁查询不存在的数据：系统中的业务逻辑错误或设计不合理，导致频繁查询不存在的数据。
2.3 解决方法
2.3.1 布隆过滤器（Bloom Filter）
布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它可以快速判断一个查询是否存在于缓存或数据库中，从而避免无效的查询。

以下是使用Java的Guava库实现布隆过滤器的示例代码：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class CachePenetrationSolution {
private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 1000000;
private static final double FPP = 0.01;

private static final BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), EXPECTED_INSERTIONS, FPP);

public static void main(String[] args) {
// 初始化布隆过滤器
initBloomFilter();

// 查询数据
String data = “data”;
if (isDataExist(data)) {
// 从缓存或数据库中获取数据
Object result = getData(data);
} else {
// 数据不存在
// …
}
}

private static void initBloomFilter() {
// 将已有数据添加到布隆过滤器中
// …
}

private static boolean isDataExist(String data) {
return bloomFilter.mightContain(data);
}

private static Object getData(String data) {
// 从缓存或数据库中获取数据的逻辑
return null;
}
}
AI写代码

在上述示例中，通过使用布隆过滤器，可以在查询数据之前快速判断数据是否存在于缓存或数据库中。如果数据不存在，可以避免无效的查询。