快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。在流量大時，可能db就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。
有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。另外也有乙個更為簡單粗暴的方法，如果乙個查詢返回的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
快取雪崩是指在我們設定快取時採用了相同的過期時間，導致快取在某一時刻同時失效，請求全部**到db，db瞬時壓力過重雪崩。
快取失效時的雪崩效應對底層系統的衝擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單線 程（程序）寫，從而避免失效時大量的併發請求落到底層儲存系統上。這裡分享乙個簡單方案就是將快取失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加乙個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每乙個快取的過期時間的重複率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
對於一些設定了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高併發地訪問，是一種非常「熱點」的資料，這個時候，需要考慮乙個問題：快取被「擊穿」的問題，這個和快取雪崩的區別在於這裡針對某一key快取，前者則是很多key。快取在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個key有大量的併發請求過來，這些請求發現快取過期一般都會從後端db載入資料並回設到快取，這個時候大併發的請求可能會瞬間把後端db壓垮。
使用互斥鎖(mutex key)
業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在快取失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用快取工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如redis的setnx或者memcache的add）去set乙個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設快取；否則，就重試整個get快取的方法。
public string get(key) else
} else
}
redis 快取擊穿 穿透 雪崩
一般的快取系統，都是按照key去快取查詢，如果不存在對應的value，就去後端系統查詢 比如db 一些惡意的請求會故意查詢不存在的key,請求量很大，就會對後端系統造成很大的壓力。這就叫做快取穿透。如何避免？1 對查詢結果為空的情況也進行快取，這樣，再次訪問時，快取層會直接返回空值。快取時間設定短一...
Redis快取雪崩 擊穿 穿透
目錄 三 快取擊穿 四 快取穿透 這三個問題一旦發生，就會導致大量請求進入後台的資料庫，如果有大量併發同時到達資料庫，有可能會導致資料庫宕機，影響業務，也有可能會導致一系列連鎖反映，很可能導致業務長時間無法恢復。接下來本文詳細介紹這三個問題的發生場景以及對應的解決方案。雪崩是指大量請求無法在redi...
快取雪崩 擊穿 穿透
1 快取雪崩 是指在某乙個時間段，快取集中過期失效，或者是快取宕機，所有請求全部打到db上。應對辦法 分散快取過期時間，具體做法是分別設定不同的快取時間，比如加上隨機因子。2 快取擊穿 當某個熱點key失效時，高併發直接請求資料庫對資料庫伺服器造成壓垮性的壓力，比如爆款商品。應對辦法 1 熱點資料永...