Ⅰ 该怎么解决 Redis 缓存穿透和缓存雪崩问题
缓存雪崩： 由于缓存层承载着大量请求，有效地 保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务，比如 Redis 节点挂掉了，热点 key 全部失效了，在这些情况下，所有的请求都会直接请求到数据库，可能会造成数据库宕机的情况。
预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个方面进行着手：
1、使用 Redis 高可用架构：使用 Redis 集群来保证 Redis 服务不会挂掉
2、缓存时间不一致： 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效
3、限流降级策略：有一定的备案，比如个性推荐服务不可用了，换成热点数据推荐服务
缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：
1、缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
2、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中，存在才继续向下执行，如果不存在，则直接返回。布隆过滤器有一定的误判，所以需要你的业务允许一定的容错性。
Ⅱ 缓存穿透和缓存击穿有什么区别
两者计算的功能是不同的，因为它们所需的能量不同。
前者要达到的需求是要穿透这个设备，而另一个是需要完成击穿，通过正常运行。
Ⅲ 缓存穿透的意义
最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。
1）缓存无效 key : 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：SET key value EX 10086。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如何黑客恶意攻击，每次构建的不同的请求key，会导致 redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名:列名:主键名:主键值。
2）布隆过滤器：布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在与海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。
Ⅳ 华为技术架构师分享：高并发场景下缓存处理的一些思路
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：
1.缓存和数据库之间数据一致性问题
常用于缓存处理的机制我总结为了以下几种：
首先来简单说说Cache aside的这种方式：
Cache Aside模式
这种模式处理缓存通常都是先从数据库缓存查询，如果缓存没有命中则从数据库中进行查找。
这里面会发生的三种情况如下：
缓存命中：
当查询的时候发现缓存存在，那么直接从缓存中提取。
缓存失效：
当缓存没有数据的时候，则从database里面读取源数据，再加入到cache里面去。
缓存更新：
当有新的写操作去修改database里面的数据时，需要在写操作完成之后，让cache里面对应的数据失效。
关于这种模式下依然会存在缺陷。比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。
Facebook的大牛们也曾经就缓存处理这个问题发表过相关的论文，链接如下:
分布式环境中要想完全的保证数据一致性是一件极为困难的事情，我们只能够尽可能的减低这种数据不一致性问题产生的情况。
Read Through模式
Read Through模式是指应用程序始终从缓存中请求数据。 如果缓存没有数据，则它负责使用底层提供程序插件从数据库中检索数据。 检索数据后，缓存会自行更新并将数据返回给调用应用程序。使用Read Through 有一个好处。
我们总是使用key从缓存中检索数据, 调用的应用程序不知道数据库， 由存储方来负责自己的缓存处理，这使代码更具可读性， 代码更清晰。但是这也有相应的缺陷，开发人员需要给编写相关的程序插件，增加了开发的难度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database。如果没有命中的话，就直接更新Cache里面的数据。
2.缓存穿透问题
在高并发的场景中，缓存穿透是一个经常都会遇到的问题。
什么是缓存穿透？
大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。
会造成什么后果？
大量的请求短时间内涌入到database中进行查询会增加database的压力，最终导致database无法承载客户单请求的压力，出现宕机卡死等现象。
常用的解决方案通常有以下几类：
1.空值缓存
在某些特定的业务场景中，对于数据的查询可能会是空的，没有实际的存在，并且这类数据信息在短时间进行多次的反复查询也不会有变化，那么整个过程中，多次的请求数据库操作会显得有些多余。
不妨可以将这些空值（没有查询结果的数据）对应的key存储在缓存中，那么第二次查找的时候就不需要再次请求到database那么麻烦，只需要通过内存查询即可。这样的做法能够大大减少对于database的访问压力。
2.布隆过滤器
通常对于database里面的数据的key值可以预先存储在布隆过滤器里面去，然后先在布隆过滤器里面进行过滤，如果发现布隆过滤器中没有的话，就再去redis里面进行查询，如果redis中也没有数据的话，再去database查询。这样可以避免不存在的数据信息也去往存储库中进行查询情况。
什么是缓存雪崩？
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
如何避免缓存雪崩问题？
1.使用加锁队列来应付这种问题。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据。但是这种做法有一定的弊端，过多的读请求线程堵塞，将机器内存占满，依然没有能够从根本上解决问题。
2.在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。
3.从缓存可用性的角度来思考，避免缓存出现单点故障的问题，可以结合使用 主从+哨兵的模式来搭建缓存架构，但是这种模式搭建的缓存架构有个弊端，就是无法进行缓存分片，存储缓存的数据量有限制，因此可以升级为Redis Cluster架构来进行优化处理。（需要结合企业实际的经济实力，毕竟Redis Cluster的搭建需要更多的机器）
4.Ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级,避免MySQL被打死。
使用 Ehcache本地缓存的目的也是考虑在 Redis Cluster 完全不可用的时候，Ehcache本地缓存还能够支撑一阵。
使用 Hystrix进行限流 & 降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。
然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。
Ⅳ redis缓存穿透，频繁查询db，怎么解决
首先要明白redis数据库
redis内存数据库, 所数据基本都存于内存, 定追加或者快照式刷新硬盘.
由于redis内存数据库, 所读取写入速度非快, 所经用做数据, 页面等缓存
Ⅵ 什么是缓存穿透
缓存穿透又称缓存击穿,是指在高并发场景下缓存中(包括本地缓存和Redis缓存)的某一个Key被高并发的访问没有命中,此时回去数据库中访问数据,导致数据库并发的执行大量查询操作,对DB造成巨大的压力。
Ⅶ java清缓存前可以进后台方法,清完缓存不进了
关于java清缓存前可以进后台方法,清完缓存不进了相关资料如下
java我们在使用缓存时，往往先尝试去缓存中取值，如果没有，再去数据库取值，如果数据库也没有值，则根据业务需求，返回空或者抛异常。
如果用户一直访问一个数据库不存在的数据，比如id为-1的数据，就会导致每次请求都会先去缓存查一次，然后再去数据库查一次，造成严重的性能问题。这种情况就叫缓存穿透。
解决方案
以下几种解决方案：对请求参数做校验，比如用户鉴权校验，id做基础校验，id <= 0的直接拦截。
如果查询到数据库没有值，也将对应的key存进缓存中，value为null。这样下次查询就直接从缓存返回了。但这里的key的缓存时间应该比较短，比如30s。防止后面在数据库插入了这条数据，而用户获取不到。
使用布隆过滤器，判断一个key是否已经查过了，如果已经查过了，就不去数据库查询。
缓存击穿
缓存击穿指的是，一个key的访问量非常大，比如某秒杀活动，有1w/s的并发量。这个key在某一时刻过期，那这些大量的请求就会一瞬间到数据库，数据库可能会直接崩溃。
解决方案
缓存击穿的解决方案也有几种，可以配合使用：对于热点数据，慎重考虑过期时间，确保热点期间key不会过期，甚至有些可以设置永不过期。
使用互斥锁(比如Java的多线程锁机制)，第一个线程访问key的时候就锁住，等查询数据库返回后，把值插入到缓存后再释放锁，这样后面的请求就可以直接取缓存里面的数据了。
缓存雪崩
缓存雪崩指的是，在某一时刻，多个key失效。这样就会有大量的请求从缓存中获取不到值，全部到数据库。还有另一种情况，就是缓存服务器宕机，也算做缓存雪崩。
解决方案
针对上述两种情况，缓存雪崩有两种解决方案：对每个key的过期时间设置一个随机值，而不是所有key都相同。
使用高可用的分布式缓存集群，确保缓存的高可用性，比如redis-cluster。
Ⅷ 缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁
分布式锁: setnx ,redisson 并发问题
幂等问题: 落表状态,Redis
缓存击穿: 指缓存中无,db中有
原因: 一个key高并发恰好失效导致大量请求到db
方案: 加锁,自旋锁,或一个线程查db,一个线程监控(直接用Redisson分布式锁)
缓存穿透:指缓存和db中均无
原因: 一般是恶意请求
方案: 加布隆过滤,或查db无时,也设置缓存,value为某些特殊表示或"null"
雪崩:指缓存同时大量失效
原因: 大量的key同时失效,db压力加大
方案: 设置失效时间是增加随机数
问题方案文献:
https://www.jianshu.com/p/31ab9b020cd9 (图例分析)
https://blog.csdn.net/fcvtb/article/details/89478554
Redis分布式锁:
事务未执行完锁已到期释放问题：使用Redissoin解决续租问题，内部已解决
分布式锁文献:
https://www.jianshu.com/p/4838f8be00c9
https://blog.csdn.net/qq_30038111/article/details/90696233 (setnx + expire同时操作)
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https://www.runoob.com/redis/keys-scan.html
https://www.jianshu.com/p/611a492d9121 Redis原理与应用
Ⅸ 什么是缓存穿透
最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。
1）缓存无效 key : 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：SET key value EX 10086。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如何黑客恶意攻击，每次构建的不同的请求key，会导致 redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名:列名:主键名:主键值。
2）布隆过滤器：布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在与海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。总结一下就是下面这张图(这张图片不是我画的，为了省事直接在网上找的。
Ⅹ redis常见问题
1. 缓存击穿
缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。
但是这时由于并发访问这个缓存的用户特别多，这是一个热点 key，这么多用户的请求同时过来，在缓存里面没有取到数据，所以又同时去访问数据库取数据，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃给你看。
所以一个数据有缓存，每次请求都从缓存中快速的返回了数据，但是某个时间点缓存失效了，某个请求在缓存中没有请求到数据，这时候我们就说这个请求就"击穿"了缓存。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。
借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。就是在更新缓存时加把锁
后台开一个定时任务，专门主动更新过期数据
比如程序中设置 why 这个热点 key 的时候，同时设置了过期时间为 10 分钟，那后台程序在第 8 分钟的时候，会去数据库查询数据并重新放到缓存中，同时再次设置缓存为 10 分钟。
其实上面的后台续命思想的最终体现是也是永不过期。
只是后台续命的思想，会主动更新缓存，适用于缓存会变的场景。会出现缓存不一致的情况，取决于你的业务场景能接受多长时间的缓存不一致。
2. 缓存穿透
缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。
解决方案有两种：
就是在数据库即使没有查询到数据，我们也把这次请求当做 key 缓存起来，value 可以是 NULL。下次同样请求就会命中这个 NULL，缓存层就处理了这个请求，不会对数据库产生压力。这样实现起来简单，开发成本很低。
3. 缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。
防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期。
在设置 key 过期时间的时候，在加上一个短的随机过期时间，这样就能避免大量缓存在同一时间过期，引起的缓存雪崩。
如果发了雪崩，我们可以有服务降级、熔断、限流手段来拒绝一些请求，保证服务的正常。但是，这些对用户体验是有一定影响的。
4. Redis 高可用架构
Redis 高可用架构，大家基本上都能想到主从、哨兵、集群这三种模式。
哨兵模式：
它主要执行三种类型的任务：
哨兵其实也是一个分布式系统，我们可以运行多个哨兵。
然后这些哨兵之间需要相互通气，交流信息，通过投票来决定是否执行自动故障迁移，以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。
哨兵之间采用的协议是 gossip，是一种去中心化的协议，达成的是最终一致性。
选举规则：