# 雪崩

雪崩就是指缓存中大批量热点数据过期后系统涌入大量查询请求，因为大部分数据在 Redis 层已经失效，请求渗透到 DB ，引起数据库压力造成查询堵塞甚至 宕机 。

举个简单的例子

一个电商平台，如果首页所有的 Key 失效时间都是 12 小时，零点有个限时秒杀活动大量用户杀来，假设当时 6000/s 个请求，本来缓存可以顶住 5000/s 个请求，但是当时所有缓存的 Key 都失效了，这时每秒 6000 个请求全部落在数据库，犹如洪水决堤，造成宕机。

解决方案

# 击穿

缓存击穿跟缓存雪崩有些类似，雪崩是大面积缓存失效，导致数据库崩溃，而缓存击穿是一个 Key 是热点，不停地扛住大并发请求，全都集中访问此 Key , 而当此 Key 过期瞬间，持续的大并发就击穿缓存，全都打在 DB 上，就像在完好无损的杯子上凿开一个洞。

解决方案

把这个热点 key 设置为永久有效
使用互斥锁，这是比较常用的方法，简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去查询数据库，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如 Redis 的 SETNX 或者 Memcache 的 ADD）去 set 一个 mutex key，当操作返回成功时，再进行查询数据库的操作并回设缓存

指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果 key 不存在或者 key 已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

举个简单的例子

比如我传一个用户 id 为 - 1，这个用户 id 在缓存里面是肯定不存在的，所以会去数据库里面查询，如果有搞事情的人，大批量请求并传用户 id 为 - 1，那 redis 就形同虚设，无用武之地，导致数据库压力过大而崩溃。

解决方案

在接口层增加校验，比如用户鉴权校验，不合法的参数直接返回。不相信任务调用方，根据自己提供的 API 接口规范来，作为被调用方，要考虑可能任何的参数传值。
布隆过滤器（Bloom Filter), 能很好地防止缓存穿透。原理就是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个 Key 是否在 DB 中存在，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
在缓存查不到， DB 中也没有的情况，可以将对应的 key 的 value 写为 null，或者其他特殊值写入缓存，同时将过期失效时间设置短一点，以免影响正常情况。这样是可以防止反复用同一个 ID 来暴力攻击

一般避免以上情况发生从三个时间段去分析:

redis