详解Redis缓存击穿以及解决方案

什么是缓存击穿

在谈论缓存击穿之前，我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示：

因此，如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据，导致每次请求都要去存储层去查询，这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。

场景如下图所示：

我们正常人在登录首页的时候，都是根据userID来命中数据，然而黑客的目的是破坏你的系统，黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上，这些请求在缓存中不存在，就会穿过缓存，直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。

解决方案

在这里我们给出三套解决方案，大家根据项目中的实际情况，选择使用。

讲下述三种方案前，我们先回忆下redis的setnx方法。

SETNX key value

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。

若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。

• 可用版本：>= 1.0.0
• 时间复杂度： O(1)
• 返回值： 设置成功，返回 1。设置失败，返回 0 。

效果如下：

redis> EXISTS job # job 不存在 
(integer) 0 
redis> SETNX job "programmer" # job 设置成功 
(integer) 1 
redis> SETNX job "code-farmer" # 尝试覆盖 job ，失败 
(integer) 0 
redis> GET job # 没有被覆盖 
"programmer" 

1. 使用互斥锁

该方法是比较普遍的做法，即，在根据key获得的value值为空时，先锁上，再从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则睡眠50ms后重试。

至于锁的类型，单机环境用并发包的Lock类型就行，集群环境则使用分布式锁( redis的setnx)。

集群环境的redis的代码如下所示：

String get(String key) { 
String value = redis.get(key); 
if (value == null) { 
if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { 
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash 
redis.expire(key_mutex, 3 * 60) 
value = db.get(key); 
redis.set(key, value); 
redis.delete(key_mutex); 
} else { 
//其他线程休息50毫秒后重试 
Thread.sleep(50); 
get(key); 
} 
} 
} 

优点

• 思路简单
• 保证一致性

缺点

• 代码复杂度增大
• 存在死锁的风险

2. 异步构建缓存

在这种方案下，构建缓存采取异步策略，会从线程池中取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout，当timeout小于System.currentTimeMillis()时，则进行缓存更新，否则直接返回value值。

集群环境的redis代码如下所示：

String get(final String key) { 
V v = redis.get(key); 
String vvalue = v.getValue(); 
long timeout = v.getTimeout(); 
if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { 
// 异步更新后台异常执行 
threadPool.execute(new Runnable() { 
public void run() { 
String keyMutex = "mutex:" + key; 
if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { 
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash 
redis.expire(keyMutex, 3 * 60); 
String dbdbValue = db.get(key); 
redis.set(key, dbValue); 
redis.delete(keyMutex); 
} 
} 
}); 
} 
return value; 
} 

优点

• 性价最佳，用户无需等待

缺点

• 无法保证缓存一致性

3. 布隆过滤器

(1) 原理

布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景：

• 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址
• 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理，垃圾短信)
• 缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。

OK，接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理。

其内部维护一个全为0的bit数组，需要说明的是，布隆过滤器有一个误判率的概念，误判率越低，则数组越长，所占空间越大。误判率越高则数组越小，所占的空间越小。

（编辑：核心网）

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