文章目录
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- 1.缓存雪崩
- 2.缓存击穿
- 3.缓存穿透
1.缓存雪崩
场景：同一时间大面积的redis key失效，导致所有的请求打到数据库上
解决办法：
原理：不要让redis key同时失效
- 随机生成redis key的过期时间
- 让热点的key均匀的分布到不同的redis节点上(redis一般都是集群部署)
- 另启定时任务在key快失效的时候进行刷新缓存
- 永久不失效
2.缓存击穿
场景：在大量请求下，某热点key突然失效，导致所有请求都打到数据库上
解决办法：
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key永远不过期
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分布式锁（单体应用可以使用数据库互斥锁实现，并将查询结果回写到redis）
3.缓存穿透
场景：恶意攻击者专门访问数据库中不存在的数据，导致穿过redis直接打到数据库上
如：id=-1的请求
解决办法：
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将这个参数查到的数据缓存到redis，当他下次请求时就可以返回redis中的缓存数据了（不同参数效果不佳）
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判断id是否是合理值，如是否>0,小于0直接返回return
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通过ip限流（对方可能会更换ip，效果不佳）
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布隆过滤器（有机会介绍）
附：
reids 常问面试题：
1.redis 是单线程还是多线程？
答：单线程
2.redis是单线程为什么那么快？
答：
- redis 是基于内存的，内存的访问速度很快，减少磁盘i/o
- 正因为是单线程，避免了多线程的上下文切换和资源消耗
- redis采用非阻塞i/o多路复用机制
- 灵活多样的数据结构
- 持久化（持久化似乎和redis的速度快并没有直接关系，但是这保证的redis数据的安全性和可靠性，也起到数据备份的作用）
3.什么事i/o多路复用机制？
用户首先将需要进行io操作的socket添加到select中，然后阻塞等待select系统调用返回。当数据到达时，socket被激活，select函数返回。用户线程正式发起read请求，读取数据并继续执行。这样用户可以注册多个socket，然后不断地调用select读取被激活的socket，redis服务端将这些socke置于队列中，然后，文件事件分派器，依次去队列中取，转发到不同的事件处理器中，提高读取效率。
采用多路 i/o 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络 io 的时间消耗），多路i/o复用模型是利用 select、poll、epoll 可以同时监察多个流的 i/o 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 i/o 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流），并且只依次顺序的处理就绪的流，这种做法就避免了大量的无用操作，从而提高效率。