Redis缓存问题排查

一.缓存穿透

　　概念：缓存穿透是指查询的数据不存在，redis和mysql（或其他持久存储的数据库）都不能命中。工作中出于容错的考虑，如果从数据库内不能查到数据则不会写入缓存，缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，失去了缓存存在的意义（保护后端数据持久存储，例：数据库）

　　问题影响：缓存穿透问题可能会加大后端存储负载，由于很多后端持久层不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕机。通常可以在程序中统计总调用数、缓存层命中数、如果同一个Key的缓存命中率很低，可能就是出现了缓存穿透问题。

问题原因：造成缓存穿透的基本原因主要有两个。

　　第一. 自身业务代码或者数据出现问题（例如：set 和 get 的key不一致）

　　第二. 一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中（爬取线上商城商品数据，超大循环递增商品的ID）
　　解决方案：

　　1. 缓存空对象：是指在持久层没有命中的情况下，对key进行set （key,null）

缓存空对象会有两个问题：

　　　　第一，value为null 不代表不占用内存空间，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

　　　　第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象

　　2. 布隆过滤器拦截

在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截，当收到一个对key请求时先用布隆过滤器验证是key否存在，如果存在在进入缓存层、存储层。可以使用bitmap做布隆过滤器。这种方法适用于数据命中不高、数据相对固定、实时性低的应用场景，代码维护较为复杂，但是缓存空间占用少。

布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

　　　　两种方案对比：

　　　　　　缓存控对象：适用于数据命中不高，数据频繁变化实时性高（代码维护简单，需要的缓存空间较多，数据不一致）

　　　　　　布隆过滤器：适用于数据命中不高，数据相对固定实时性低（代码维护复杂，需要的缓存空间较少）

二.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可用（宕机）或者大量缓存由于超时时间相同在同一时间段失效（大批key失效/热点数据失效），大量请求直接到达存储层，存储层压力过大导致系统雪崩

　　解决方案：
　　可以把缓存层设计成高可用的，即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务。利用sentinel或cluster实现。
　　采用多级缓存，本地进程作为一级缓存，redis作为二级缓存，不同级别的缓存设置的超时时间不同，即使某级缓存过期了，也有其他级别缓存兜底
　　缓存的过期时间用随机值，尽量让不同的key的过期时间不同（例如：定时任务新建大批量key，设置的过期时间相同会导致其同时过期）

三.缓存击穿
　　系统中存在以下两个问题时需要引起注意：在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存，造成后端负载加大，甚至可能会让应用崩溃。

　　　　1.当前key是一个热点key（例如一个秒杀活动），并发量非常大。
　　　　2.重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等。
　　　解决方案：

　　1. 分布式互斥锁

　　只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可。set(key,value,timeout)
 　 2. 永不过期

• • 　　从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题，也就是“物理”不过期。
  • 　　从功能层面来看，为每个value设置一个逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去更新缓

　　　　两种方案对比：

　　　　分布式互斥锁：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果在查询数据库 + 和 重建缓存（key失效后进行了大量的计算）时间过长，也可能会存在死锁和线程池阻塞的风险，高并发情景下吞吐量会大大降低！但是这种方法能够较好地降低后端存储负载，并在一致性上做得比较好。

　　　　“永远不过期”：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点key产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。