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缓存雪崩与穿透问题是程序员在学习软件编程开发技术的时候会经常遇到的一个关于缓存的问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，缓存雪崩与穿透问题产生原因与解决方法。
缓存雪崩，就是存储在缓存里面的大量数据，在同一个时刻全部过期，原本缓存组件抗住的大部分流量全部请求到了数据库。导致数据库压力增加造成数据库服务器崩溃的现象。
导致缓存雪崩的主要原因，我认为有两个：
缓存中间件宕机，当然可以对缓存中间件做高可用集群来避免。缓存中大部分key都设置了相同的过期时间，导致同一时刻这些key都过期了。对于这样的情况，可以在失效时间上增加一个1到5分钟的随机值。
缓存穿透问题，表示是短时间内有大量的不存在的key请求到应用里面，而这些不存在的key在缓存里面又找不到，从而全部穿透到了数据库，造成数据库压力。
我认为这个场景的核心问题是针对缓存的一种攻击行为，因为在正常的业务里面，即便是出现了这样的情况，由于缓存的不断预热，影响不会很大。
而攻击行为就需要具备时间是的持续性，而只有key确实在数据库里面也不存在的情况下，才能达到这个目的，所以，我认为有两个方法可以解决：
把无效的key也保存到Redis里面，并且设置一个特殊的值，比如“null”，这样的话下次再来访问，就不会去查数据库了。
但是如果攻击者不断用随机的不存在的key来访问，也还是会存在问题，所以可以用布隆过滤器来实现，在系统启动的时候把目标数据全部缓存到布隆过滤器里面，当攻击者用不存在的key来请求的时候，先到布隆过滤器里面查询，如果不存在，那意味着这个key在数据库里面也不存在。
在一个成熟的系统里面，对于比较重要的热点数据，必然会有一个专门缓存系统来维护，同时它的过期时间的维护必然和其他业务的key会有一定的差别。而且非常重要的场景，我们还会设计多级缓存系统。
即便是触发了缓存雪崩，数据库本身的容灾能力也并没有那么脆弱，数据库的主从、双主、读写分离这些策略都能够很好的缓解并发流量。
数据库本身也有大连接数的限制，超过限制的请求会被拒绝，再结合熔断机制，也能够很好的保护数据库系统，多就是造成部分用户体验不好。
另外，在程序设计上，为了避免缓存未命中导致大量请求穿透到数据库的问题，还可以在访问数据库这个环节加锁。虽然影响了性能，但是对系统是安全的。
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2022-06-26
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