1、缓存穿透

缓存穿透：访问的 Key 不存在。

• 查询缓存（Redis）时无法找到指定 Key，因此会请求查询数据库。
• 利用一个不存在的 Key 值进行攻击，会穿透数据库。

解决方案

1. 对空值缓存：若查询返回的数据为 null，将结果 null 进行缓存并设置较短的过期时间（通常不超过 5min）
2. 设置白名单：使用 bitmaps 定义一个可访问名单。
   • 名单 ID 作为 bitmaps 的偏移量。
   • 每次访问数据时，将访问者 ID 与 bitmaps 中的 ID 进行比较。
   • 若访问者 ID 不在 bitmaps 中则进行拦截。
3. 布隆过滤器：哈希函数 + 位图
   • 作用：检索一个元素是否在一个集合中。
   • 特点：空间效率和查询效率快，但有一定的误识别率和删除困难。
   • 做法：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmaps 中，请求访问不存在的数据时会被 bitmaps 拦截。
4. 实时监控：当 Redis 的命中率骤低，需排查访问对象和访问数据，可设置黑名单限制服务。

2、缓存击穿

缓存击穿：访问的某个 Key 缓存过期，且有大量并发请求。

• Key 对应的数据存在，但在 Redis 中缓存过期。
• 此时有大量并发请求数据库访问压力瞬间增大。，则 Redis 会从数据库加载大量数据并缓存。
• 数据库的访问压力瞬间增大。

解决

1. 预先设置热门数据：在 Redis 高峰访问前，将热门数据提前存入 Redis 中，增加热门数据 Key 的时长。

2. 实时调整：实时监控热门的数据，调整对应 key 的过期时间。

3. 锁

3、缓存雪崩

缓存雪崩：访问的多个 Key 缓存过期，且有大量并发请求。

• 击穿：一个 Key
• 雪崩：多个 Key

解决

• 构建多级缓存架构：nginx 缓存 + redis 缓存 + 其他缓存（ehcache等）
• 使用锁或队列：不适合高并发情况（影响效率）
  • 使用锁或者队列，避免大量线程同时请求访问数据。
  • 从而避免缓存失效时，大量并发请求访问数据库。
• 设置过期标志，更新缓存：设置缓存数据过期的提前量，达到后会通知另外的线程在后台更新缓存。
• 将缓存失效时间错开：
  • 在原有失效时间的基础上增加一个随机值。
  • 降低每个 Key 的缓存到期时间的重复率。

标签：缓存,Redis5,Redis,bitmaps,访问,雪崩,Key,过期
来源： https://www.cnblogs.com/secretmrj/p/16162873.html