redis如何解決緩存雪崩和穿透

本篇內容介紹了“redis如何解決緩存雪崩和穿透”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

緩存穿透的解決方法：1、把空的數據也緩存起來；2、利用布隆過濾器。2、緩存雪崩的解決方法：1、設置對應熱點key永不過期；2、過期時間錯開，過期時間使用隨機生成，且熱點數據的過期時間設置的長一點；3、多緩存結合；4、采購第三方Redis。

本教程操作環境：windows7系統、Redis6版、DELL G3電腦。

Redis緩存穿透和雪崩的解決方法

一、緩存穿透

當用戶查詢的key在redis中不存在，對應的id在數據庫也不存在，此時被非法用戶進行攻擊，大量的請求會直接打在db上，造成宕機，從而影響整個系統，這種現象稱之為緩存穿透。

解決方案一：把空的數據也緩存起來，比如空字符串，空對象，空數組或list，代碼如下

if (list != null && list.size() > 0) {
     redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list));
} else {
     redisOperator.set("subCat:" + rootCatId, JsonUtils.objectToJson(list), 5*60);
}

解決方案二：布隆過濾器

布隆過濾器：

判斷一個元素是否在一個數組里面，如下圖，利用二進制去做的一個存儲，占用內存比較小，0 代表不存在，1 代表存在，添加查詢效率很快，當保存了一個數值會經過一個算法將對應的值保存到布隆過濾器的集合上的某個位置，某個位置上可能會存在多個key，當傳進來一個不存在的key值，和集合進行匹配，如果匹配不上便會返回一個null

缺點：

1、1%的誤判率，當有一個key不存在布隆數組中，但是由于這個誤判率，在某個情況下回判斷這個key存在，當這個數組越長誤判率越低，數組越短誤判率越高

2、當我們要刪除某個key值的時候，是會刪除我們的數據庫和redis中的內容，但是布隆數組中無法刪除，因為數組的某個位置上會存在對個key如果我們要刪除的話就是將1變成0，但是會將其中所有的key值都刪除

3、代碼復雜度也會增加，因為我們要額外去維護一個集合，當我們使用redis集群，布隆過濾器要和redis結合在一起使用

二、Redis緩存雪崩

緩存雪崩：緩存中的數據大批量失效，然后這個使用又要大量的請求進來，但是由于redis中的key全部失效了所有會全部請求到db上，造成宕機

解決方案

1.設置對應熱點key永不過期
2.過期時間錯開，過期時間使用隨機生成，并且熱點數據的過期時間設置的長一點，非熱點數據可以設置短一點
3.多緩存結合，例如：請求進入，可以現請求redis，當redis中不存在的時候再去請求memcache，如果都沒有再去請求db
4.采購第三方Redis（阿里云或者騰訊云上的redis）

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