Redis之缓存穿透&缓存击穿&缓存雪崩

1.缓存穿透

一个在缓存和数据库都不存在的数据，而用户不断发起请求，借此攻击数据库，造成数据库压力过大。比如请求 id < 0 的数据。
解决方案：
1.接口校验、限流；
2.布隆过滤器；
3.缓存空值，设置过期时间短些

package com.yzm.redis12.controller;

import com.yzm.redis12.entity.Product;
import com.yzm.redis12.service.ProductService;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
public class RedisController {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final ProductService productService;

    public RedisController(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, ProductService productService) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.productService = productService;
    }

    @GetMapping("/penetrate")
    public String cachePenetrate(Integer id) {
        String cacheKey = "penetrate:" + id;
        long cacheTime = 30L;

        //缓存查询
        String cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachevalue == null) {
            //缓存没有，查询数据库
            Product product = productService.getById(id);
            if (product == null) {
                //数据库没有，设置空值或默认值
                cachevalue = "";
            } else {
                cachevalue = product.getName();
            }
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachevalue, cacheTime, TimeUnit.SECONDS);
        }

        return cachevalue;
    }
}

2.缓存击穿

一个key数据库存在，原来缓存有但现在过期了，发送请求发现过期了直接查询数据库并回设缓存，此时若发生高并发可能会瞬间把数据库压垮。
解决方案：
1.设置key永不过期；
2.队列排队；
3.互斥锁；

    @GetMapping("/puncture")
    public String cachePuncture(Integer id) {
        String cacheKey = "puncture:" + id;
        long cacheTime = 30L;

        //缓存查询
        String cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachevalue == null) {
            //缓存没有，使用互斥锁查询数据库更新缓存，其余阻塞排队
            synchronized (cacheKey) {
                //此时可能有缓存数据了
                cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
                if (cachevalue == null) {
                    //缓存还是没有，查询数据库
                    Product product = productService.getById(id);
                    cachevalue = product.getName();
                    //回设缓存
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachevalue, cacheTime * 10, TimeUnit.SECONDS);
                }
            }
        }

        return cachevalue;
    }

    public String cachePuncture2(Integer id) throws InterruptedException {
        String cacheKey = "puncture:" + id;
        String blockKey = "block:" + id;
        long cacheTime = 30L;

        //缓存查询
        String cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachevalue == null) {
            //setIfAbsent == SETNX ：只有key不存在的时候才能设置成功，利用它可以实现锁的效果
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(blockKey, "1", cacheTime, TimeUnit.SECONDS)) {
                //查询数据库
                Product product = productService.getById(id);
                cachevalue = product.getName();
                //回设缓存
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachevalue, cacheTime * 10, TimeUnit.SECONDS);
                stringRedisTemplate.delete(blockKey);
            } else {
                //阻塞一会，再重试获取数据
                Thread.sleep(50);
                return cachePuncture2(id);
            }
        }

        return cachevalue;
    }

3.缓存雪崩

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一时间段失效，这样在失效的时候，也会给数据库带来很大压力。跟缓存击穿不一样，雪崩是大量key集体过期。
解决方案：
1.热点数据不过期；
2.在原有的失效时间基础上增加一个随机值，减少集体失效
3.加锁排队；

    @GetMapping("/avalanche")
    public String cacheAvalanche(Integer id) {
        String cacheKey = "avalanche:" + id;
        long cacheTime = 30L;

        //缓存查询
        String cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachevalue == null) {
            //缓存没有，使用互斥锁查询数据库更新缓存，其余阻塞排队
            synchronized (cacheKey) {
                //此时可能有缓存数据了
                cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
                if (cachevalue == null) {
                    //缓存还是没有，查询数据库
                    Product product = productService.getById(id);
                    cachevalue = product.getName();
                    //回设缓存
                    stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachevalue, cacheTime * 10, TimeUnit.SECONDS);
                }
            }
        }

        return cachevalue;
    }

加锁排队在分布式环境中，有可能还要解决分布式锁的问题；
线程还会被阻塞，用户体验很差

4.设置过期标志更新缓存

    @GetMapping("/avalanche2")
    public String cacheAvalanche2(Integer id) {
        String cacheKey = "avalanche:" + id;
        String signKey = "avalanche:sign" + id;
        long cacheTime = 60L;

        //缓存查询
        String cachevalue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        //缓存标记
        String signValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get(signKey);
        if (signValue == null) {
            //缓存标记过期
            //设置成功的去查询数据库并更新缓存，其余的返回旧的缓存值(缓存值的时间是缓存标记的2倍)
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(signKey, "1", cacheTime, TimeUnit.SECONDS)) {
                //查询数据库
                Product product = productService.getById(id);
                cachevalue = product.getName();
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, cachevalue, cacheTime * 2, TimeUnit.SECONDS);
            }
        }

        return cachevalue;
    }

缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期就去更新实际key的缓存；
缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍。这样，当缓存标记过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到新的key值更新完成后，才会返回新缓存。

Redis之缓存穿透&缓存击穿&缓存雪崩

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