解决redis缓存击穿与穿透的最佳方案（redis 缓存击穿穿透）

解决Redis缓存击穿与穿透的最佳方案

Redis是一个开源的高性能键值数据库，广泛应用于缓存、会话管理、浏览计数等应用场景中。然而，Redis缓存缺陷也很明显，例如缓存击穿、缓存穿透等问题，这些问题不仅会给系统带来性能问题，还可能会给系统带来安全隐患。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中不包含请求的对象，每次请求都会访问数据库，这会给数据库带来不必要的压力，同时，因为相同的请求不停地访问数据库，冷缓存处理时间也越来越慢，从而影响整个系统的性能。

为了解决这个问题，我们可以采用以下几种方案：

1. 原始方案：设置过期时间

我们可以设置一个较短的缓存时间，这样即使缓存失效了，也能够保证在短时间内重新从数据库中获取数据，并将其存储到缓存中。但是，这种方案存在较大的缺陷，如果短时间内请求量过大，那么缓存依然会击穿，这并不能根本性解决问题。

2. 双重检查锁

我们可以在查询缓存前，先使用Redis的setnx命令尝试获取一个特定的值。如果该值不存在，则表示没有其他请求正在查询数据，并使用setex命令设置一段较短的过期时间，用于下一次查询时重载缓存。如果这个值已经存在，则表示其他请求已经开始查询数据，直接等待该值被删除，在下一次查询时尝试从缓存中读取数据。

以下是该方案的代码实现：

String value = redis.get(key);
if (value == null) {
    if (redis.setnx(lockkey, "lock")) {
        redis.expire(lockkey, expireTime);
        value = db.get(key);
        redis.setex(key, ttl, value);
        redis.del(lockkey);
    } else {
        do {
            Thread.sleep(200);
            value = redis.get(key);
        } while (value == null);
        return value;
    }
}

3. 提前加载

另外一个解决方案是在程序启动时，将数据加载到缓存中，这样可以避免请求数据时，缓存中没有该数据的情况。但是，这个方案仅适用于数据量较小的场景，如果数据量太大，启动时加载会导致启动时间过长，而且还需要占用更多的内存。

缓存穿透

缓存穿透是指当请求缓存中不存在的数据时，请求会直接流向数据库，由于没有命中缓存，而请求量频繁，可能会导致数据库因为大量无效的查询而崩溃。这种问题会被攻击者利用，通过恶意请求不存在的数据，来压垮数据库或系统。

为了解决这个问题，我们可以采用以下几种方案：

1. 原始方案：布隆过滤器

布隆过滤器是一种可以快速判断一个元素是否在集合中的容器，经常用于判断数据是否存在，能够快速排除不存在的元素。我们可以将经常出现的请求放到布隆过滤器中进行过滤，请求没有命中布隆过滤器时，就可以直接将请求返回，从而避免了对数据库的无效查询。

以下是该方案的代码实现：

private BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000000, 0.01);
 
public String getValue(String key) {
    if (bloomFilter.mightContn(key)) {
        return null;
    }
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        bloomFilter.put(key);
    }
    return value;
}

2. 空值缓存

我们可以将空值缓存到Redis中，这样在请求不存在的数据时，缓存中也能够命中空值，避免向数据库发送无效查询。当然，在使用这个方案时，我们需要注意缓存过期时间，避免缓存占用更多的空间和内存。

总结

以上介绍了解决Redis缓存击穿和缓存穿透的最佳方案，不同方案在不同场景中都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择。无论采用那种方案，都应该尽量避免请求流向数据库，避免因为请求量过大而导致的系统崩溃和性能问题。