Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩原因及解决方案，看这一篇就够了

1 缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。如下面这段代码就存在缓存穿透的问题。

public Integer findPrice(Long id) { //从缓存中查询 Integer sku_price =(Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id); if(sku_price==null){ //缓存中没有，从数据库查询 Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id); if(sku!=null){ //如果数据库有此对象 sku_price = sku.getPrice(); redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price); } } return sku_price; }

解决方案：

接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为 key-0。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。代码举例： public int findPrice(Long id) { //从缓存中查询 Integer sku_price =(Integer)redisTemplate.boundHashOps("sku_price").get(id); if(sku_price==null){ //缓存中没有，从数据库查询 Sku sku = skuMapper.selectByPrimaryKey(id); if(sku!=null){ //如果数据库有此对象 sku_price = sku.getPrice(); redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,sku_price); }else{ redisTemplate.boundHashOps("sku_price").put(id,0); } } return sku_price; } 使用缓存预热: 缓存预热就是将数据提前加入到缓存中，当数据发生变更，再将最新的数据更新到缓存。

2 缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据。这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。 以下代码可能会发生缓存击穿：

@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; public List<Map> findCategoryTree() { //从缓存中查询 List<Map> categoryTree=(List<Map>)redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").get(); if(categoryTree==null){ Example example=new Example(Category.class); Example.Criteria criteria = example.createCriteria(); criteria.andEqualTo("isShow","1");//显示 List<Category> categories = categoryMapper.selectByExample(example); categoryTree=findByParentId(categories,0); redisTemplate.boundValueOps("categoryTree").set(categoryTree); //过期时间设置 ...... } return categoryTree; }

解决方案：

设置热点数据永远不过期。使用缓存预热

3 缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。设置热点数据永不过期使用缓存预热 缓存预热就是将数据提前加入到缓存中，当数据发生变更，再将最新的数据更新到缓存。