緩存是互聯(lián)網應用中不可或缺的一部分。而提到緩存，就不得不提它的三個經典問題——緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩，我稱它們?yōu)榫彺鎲栴}三兄弟。

緩存的作用主要有兩個：一來提升訪問速度；二來保護數(shù)據(jù)庫。在業(yè)務量不大的時候，通常沒什么大問題。但當業(yè)務量起來以后，如果緩存使用不合理，三兄弟一定會如約而至，讓你體驗一下現(xiàn)實的殘酷。

三兄弟不來則已，一來輕則影響系統(tǒng)性能，重則直接拖垮數(shù)據(jù)庫，導致系統(tǒng)癱瘓。因此，我們不可掉以輕心，要防患于未然。

緩存穿透

一個請求到達服務器時，正常情況下是按照如下流程進行的。

即按照如下步驟：

1. 查詢緩存，如果命中則返回。
2. 緩存未命中，則查詢數(shù)據(jù)庫。
3. 將從數(shù)據(jù)庫中查詢到的數(shù)據(jù)寫入緩存并返回。

如果每次都是這樣按部就班的處理，倒也相安無事。但是，凡事就怕但是。但是總會有例外，假如請求方對一個（數(shù)據(jù)庫中）根本不存在的數(shù)據(jù)進行訪問，那么按照上面的流程，緩存就形同虛設了。因為不存在，所以不會被寫入緩存，這樣請求每次都會打到數(shù)據(jù)庫，這個現(xiàn)象就是所謂的「緩存穿透」了。

如果只是因為個別請求去查詢不存在的數(shù)據(jù)，那其實也沒什么大事。但緩存穿透通常是伴隨一些「惡意請求」而來，通常是在短時間內涌入大量請求。如果放任不管，就等著數(shù)據(jù)庫宕機吧。

如何解決

了解了導致緩存穿透的原因，那么解決方案也就明了了。可以從兩個方面下手：

• 緩存不存在的記錄。
• 過濾不存在的請求。

啥？不存在的記錄咋緩存？其實很簡單，如果數(shù)據(jù)庫中也查不到，那就將緩存的 value 設置成 null 即可（注意要根據(jù)業(yè)務特性設置合理的過期時間）。

過濾不存在的請求，當一個請求到達服務器，比如：

GET /api/user/1

過濾器會先判斷該資源是否存在，如果存在則放行，不存在則直接返回，從而起到保護系統(tǒng)的作用。

這種方式也有比較成熟的方案。比如布隆過濾器和布谷鳥過濾器（升級版布隆布隆過濾器）。

雙重加固

不管請求不存在的資源是有意還是無意，都不是我們想要的。所以，我們可以設定一個訪問頻率，一定時間內頻繁（超出正常用戶的極限）訪問，可以對請求方加以限制（如 IP 限制）。另外，一些接口可以加入認證，必須登錄才能訪問。

緩存擊穿

通常情況，我們會為緩存設置一個過期時間。而如果在一個資源的緩存過期以后（或者還未來得及緩存），瞬間涌入大量查詢該資源的請求，那么這些請求就都會一股腦的奔向數(shù)據(jù)庫，這時，我們的數(shù)據(jù)庫可就慘了，可能秒秒鐘掛掉。這種情況我們稱之為緩存擊穿。

如何解決

要解決緩存擊穿也有兩種思路：

• 永不過期。
• 加鎖。

先看第一種，短時間內被大量訪問的通常是熱點資源，針對這類資源我們可以不設置過期時間（永不過期），當資源有變化時通過程序去更新緩存。

再來看第二種，我們可以使用加鎖的方式（一般 JVM 級別的鎖即可）來避免擊穿。當緩存過期之后，進來的請求，先要獲得一把鎖（也就是去數(shù)據(jù)庫查詢的資格），然后再去查詢數(shù)據(jù)庫，最后將數(shù)據(jù)添加到緩存。這樣就可以保證同一時刻（一個服務實例）只會有一個請求去查庫了，其他線程等緩存有值以后，再去緩存取。

加鎖偽代碼示例：

public String getData() throws InterruptedException {
    // 從緩存取值
    String result = getFromCache();
    // 取到直接返回
    if (Objects.nonNull(result)) {
        return result;
    }  
    // 嘗試獲取鎖
    if (!lock.tryLock()) {
        // 加鎖失敗則休息一會
        Thread.sleep(10);
        return getData();
    }
    // 加鎖成功則去數(shù)據(jù)庫取值
    result = getFromDB();
    // 取回后放入緩存
    setFromCache();
    return result;
}

緩存雪崩

緩存雪崩指的是，緩存中大量的 key 在同一時刻集體過期，導致大量請求涌入到數(shù)據(jù)庫。

有人把緩存服務由于一些原因不可用稱為緩存雪崩，我覺得這么叫不太合適。

你想象一下什么是雪崩，大量的雪花集體從山上往下跳就是雪崩。那么對應到緩存的場景，我們可以把 Redis 看做是山，而 Redis 里的 key 就是雪花。Redis 中大量的 key 同時失效，就好比是山上大量的雪花同時往下掉是一樣的。所以雪崩用來比喻大量 key 集中失效的情況明顯更貼切。而緩存服務掛掉應該屬于緩存服務故障，可以采取緩存集群的方式來提高可用性。

如何解決

要解決緩存雪崩的問題，有兩種思路：

• 分散過期時間。
• 永不過期。

分散過期時間很容易想到，既然雪崩是因為 key 集體過期導致的，那么把它們過期的時間分散開就可以避免這種問題了。

另一種思路，跟解決緩存擊穿一樣，將緩存設置為永不過期。

永不過期的方案有一定的局限性，要看具體的業(yè)務，不能粗暴的將所有緩存都設置成不過期。

總結

每種技術方案都有其適用的業(yè)務場景，也都有其局限性。沒有一個方案能夠應對所有問題，合適即是好。但從上面的方案中還是能看到一些通用的思想的，比如：盡早返回。咋理解呢？就是讓調用鏈盡量的短，能攔在應用服務之前的絕不放行（布隆過濾）；能從緩存取到的絕不再去查庫。