面试题：Redis与MySQL读写分离缓存模式下的缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿及优化策略

Question

请深入分析Redis与MySQL读写分离缓存模式下，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿这三种问题产生的原因，并分别提出至少两种不同层面（如架构设计、代码实现、运维等）的优化策略，同时说明优化策略的原理和适用场景。

Answer 1

缓存穿透

1. 产生原因：
   • 恶意请求：大量请求查询数据库中不存在的数据，由于缓存中也没有，导致请求直接穿透到数据库。
   • 缓存失效：在某些情况下，可能缓存数据没有正确设置，或者缓存过期清理后没有及时重新填充，使得不存在的数据查询直接到数据库。
2. 优化策略：
   • 架构设计层面：
     • 布隆过滤器：
       • 原理：布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数将其映射到布隆过滤器的不同位置，将这些位置设为1。查询时，元素通过同样的哈希函数映射，若对应位置不全为1，则元素一定不存在；若全为1，则元素可能存在。这样可以在缓存之前过滤掉一定不存在的数据，避免查询穿透到数据库。
       • 适用场景：适用于数据量较大且可以预估的场景，例如电商商品ID查询等，能有效减少无效查询对数据库的压力。
   • 代码实现层面：
     • 空值缓存：
       • 原理：当查询数据库发现数据不存在时，在缓存中设置一个空值（例如null）并设置较短的过期时间。后续相同的查询先命中缓存中的空值，避免再次查询数据库。
       • 适用场景：适用于偶尔出现查询不存在数据的场景，简单易实现，但不适用于大量不存在数据的查询场景，因为会占用一定的缓存空间。
   • 运维层面：
     • IP访问限制：
       • 原理：通过分析请求来源，对频繁发送异常请求（大量查询不存在数据）的IP进行限制，例如封禁一段时间。
       • 适用场景：主要针对恶意攻击导致的缓存穿透，能在一定程度上保护数据库免受恶意请求的影响。

缓存雪崩

1. 产生原因：
   • 大量缓存同时过期：如果设置了大量缓存数据具有相同或相近的过期时间，当这些缓存同时过期时，大量请求会直接打到数据库，导致数据库压力瞬间增大，甚至可能使数据库崩溃。
   • 缓存服务故障：例如Redis集群中的某个节点故障，可能导致大量缓存数据无法访问，请求全部转向数据库。
2. 优化策略：
   • 架构设计层面：
     • 分散过期时间：
       • 原理：在设置缓存过期时间时，给每个缓存数据加上一个随机的时间偏移量，使缓存过期时间尽量分散，避免大量缓存同时过期。
       • 适用场景：适用于所有使用缓存的场景，简单有效，能降低缓存雪崩发生的概率。
     • 多级缓存架构：
       • 原理：构建多级缓存，例如一级缓存使用Redis，二级缓存可以使用本地缓存（如Guava Cache）。当一级缓存失效时，先从二级缓存获取数据，若二级缓存也没有，再查询数据库。这样可以在一定程度上缓解数据库压力。
       • 适用场景：适用于对性能要求较高且允许一定数据不一致的场景，通过多级缓存的层次结构来分散请求压力。
   • 代码实现层面：
     • 缓存更新策略优化：
       • 原理：在缓存数据过期前，提前进行异步更新，确保缓存数据的连续性。例如在缓存过期前10%的时间内，启动一个异步任务去更新缓存数据。
       • 适用场景：适用于对数据实时性要求较高的场景，能在不影响业务使用缓存的情况下，保证缓存数据的有效性。
   • 运维层面：
     • 缓存高可用：
       • 原理：通过搭建Redis集群，采用主从复制、哨兵模式或Cluster模式，保证缓存服务的高可用性。当某个节点故障时，其他节点可以继续提供服务，减少因缓存服务故障导致的缓存雪崩风险。
       • 适用场景：所有依赖缓存的应用场景，通过提升缓存服务的可靠性来防止缓存雪崩。

缓存击穿

1. 产生原因：
   • 热点数据过期：某个热点数据在缓存中过期的瞬间，大量并发请求同时查询该数据，由于缓存中没有，这些请求会同时穿透到数据库，给数据库造成巨大压力。
2. 优化策略：
   • 架构设计层面：
     • 互斥锁：
       • 原理：在查询缓存未命中时，先获取一个分布式锁（例如使用Redis的SETNX命令实现），只有获取到锁的请求才能查询数据库并更新缓存，其他请求等待。获取锁的请求更新完缓存后释放锁，其他等待的请求再次查询缓存即可命中。
       • 适用场景：适用于对一致性要求较高的热点数据场景，通过加锁机制保证同一时间只有一个请求查询数据库，避免数据库压力过大。
   • 代码实现层面：
     • 逻辑过期：
       • 原理：在缓存数据中设置一个逻辑过期时间，实际缓存数据不过期。当查询缓存数据时，发现逻辑过期，使用一个后台线程去更新缓存数据，前台请求直接返回旧数据。这样可以保证请求不会直接穿透到数据库，同时在一定程度上保证数据的实时性。
       • 适用场景：适用于对数据一致性要求不是特别高，但对性能要求较高的热点数据场景，通过逻辑过期和后台更新机制减少对数据库的查询。
   • 运维层面：
     • 热点数据持久化：
       • 原理：对于热点数据，设置其不过期，或者采用定期更新的方式保证其有效性，避免因过期导致的缓存击穿。
       • 适用场景：适用于热点数据明确且数量有限的场景，通过对热点数据特殊处理，确保其始终在缓存中，减少对数据库的冲击。