面试题：Redis大数据量下的缓存穿透、雪崩和击穿问题及解决方案

Question

阐述在大数据量场景下，Redis出现缓存穿透、雪崩和击穿问题的原因是什么？针对每种问题，详细说明至少两种有效的解决方案，并分析其优缺点。

Answer 1

缓存穿透

1. 原因：
   • 客户端持续请求一个在数据库和缓存中都不存在的数据，导致请求直接穿透缓存到达数据库，对数据库造成压力。比如恶意用户频繁请求不存在的商品ID。
2. 解决方案及优缺点：
   • 布隆过滤器：
     • 优点：空间效率高，能以极小的空间存储大量数据的映射，快速判断一个数据是否存在，有效拦截大量不存在的数据请求，防止穿透到数据库。
     • 缺点：存在误判率，即可能会误判某个数据存在，不过误判率可以通过调整布隆过滤器的参数（如哈希函数个数、位数组大小等）来控制。同时，新增数据时需要重新计算布隆过滤器。
   • 缓存空值：
     • 优点：实现简单，在查询数据库未找到数据时，将空值也缓存起来，并设置较短的过期时间。下次相同请求直接从缓存获取空值，避免穿透到数据库。
     • 缺点：会额外占用缓存空间，且如果空值缓存时间设置不合理，可能导致数据更新不及时，比如数据在数据库中新增了，但由于空值缓存未过期，仍无法查询到新数据。

缓存雪崩

1. 原因：
   • 大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接涌向数据库，造成数据库压力过大甚至崩溃。比如缓存的一批商品数据设置了相同的过期时间，到期后同时失效。
2. 解决方案及优缺点：
   • 设置随机过期时间：
     • 优点：简单有效，将缓存数据的过期时间设置为一个随机值，在一定范围内波动，避免大量数据同时过期。
     • 缺点：无法精确控制过期时间，如果随机范围设置不合理，可能仍然会有部分数据集中过期。同时，对于一些需要精确控制过期时间的场景不太适用。
   • 加锁排队：
     • 优点：当缓存失效时，通过加锁（如Redis的SETNX操作）让一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待，从而避免大量请求同时访问数据库。
     • 缺点：加锁会降低系统的并发性能，排队等待会增加请求的响应时间。如果锁的释放逻辑有问题，可能导致死锁，影响系统正常运行。

缓存击穿

1. 原因：
   • 对于某个热点数据，其缓存过期的瞬间，大量请求同时访问，导致这些请求绕过缓存直接访问数据库，对数据库造成巨大压力。比如某个热门商品的缓存过期时，大量用户同时抢购该商品。
2. 解决方案及优缺点：
   • 使用互斥锁：
     • 优点：与缓存雪崩中加锁排队类似，在缓存过期时，通过互斥锁保证只有一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。可以有效防止大量请求同时穿透到数据库。
     • 缺点：同样会降低系统并发性能，增加请求响应时间，且存在死锁风险。如果锁的粒度控制不好，可能影响其他相关业务操作。
   • 永不过期：
     • 优点：对于热点数据，设置为永不过期，同时在数据更新时主动更新缓存。这样可以避免因缓存过期导致的击穿问题。
     • 缺点：数据可能长时间不更新，导致数据不一致。而且如果不及时主动更新缓存，可能会影响业务的正确性。同时，对于需要按一定周期失效的数据场景不适用。