1、Redis缓存预热

Redis需要缓存预热是因为Redis是基于内存的缓存系统，当Redis启动时，它的内存是空的，需要在实际使用前将需要缓存的数据提前加载到内存中。这个过程就是缓存预热。

如果不进行缓存预热，会出现以下问题：

1. 性能下降：当Redis启动时，如果没有预先加载缓存数据，客户端在首次访问时会导致Redis从磁盘中读取数据到内存中。这个过程会花费很多时间和资源，导致请求响应时间变慢
2. 数据不一致：如果Redis在启动后没有进行缓存预热，客户端请求会导致Redis从磁盘中读取数据到内存中。如果此时的数据已经过期或者已被删除，就会导致客户端得到的数据不一致
3. 压力增大：如果大量的客户端在Redis启动后同时请求数据，这些请求会导致Redis从磁盘中读取数据到内存中。这样就会导致大量的磁盘IO和网络流量，增加了Redis的负载

因此，进行缓存预热是非常必要的，可以避免上述问题的发生。缓存预热可以通过程序自动加载数据到Redis中，也可以手动执行Redis命令将数据加载到内存中。在缓存预热完成后，Redis就可以正常工作，提供高性能的数据读取服务。

2、Redis缓存雪崩

通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性，会给 Redis 里的数据设置过期时间，当缓存数据过期后，用户访问的数据如果不在缓存里，业务系统需要重新生成缓存，因此就会访问数据库，并将数据更新到 Redis 里，这样后续请求都可以直接命中缓存。

那么，当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩的问题。

从上述过程中可以看到，发生缓存雪崩主要的原因有两个：

1. redis主机挂了，Redis全盘崩溃，偏硬件运维
2. redis中有大量key同时过期大面积失效，偏软件开发

不同的诱因，应对的策略也会不同。

大量数据同时过期

针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

均匀设置过期时间
如果要给缓存数据设置过期时间，应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间加上一个随机数，这样就保证数据不会在同一时间过期。

互斥锁
当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里），当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。

实现互斥锁的时候，最好设置超时时间，不然第一个请求拿到了锁，然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求也一直拿不到锁，整个系统就会出现无响应的现象。

双 key 策略
我们对缓存数据可以使用两个 key，一个是主 key，会设置过期时间，一个是备 key，不会设置过期，它们只是 key 不一样，但是 value 值是一样的，相当于给缓存数据做了个副本。

当业务线程访问不到「主 key 」的缓存数据时，就直接返回「备 key 」的缓存数据，然后在更新缓存的时候，同时更新「主 key 」和「备 key 」的数据。

双 key 策略的好处是，当主 key 过期了，有大量请求获取缓存数据的时候，直接返回备 key 的数据，这样可以快速响应请求。而不用因为 key 失效而导致大量请求被锁阻塞住（采用了互斥锁，仅一个请求来构建缓存），后续再通知后台线程，重新构建主 key 的数据。

多缓存结合
客户第一次读取数据后，将其将其写入本地缓存，后续访问同一数据时，先查本地缓存，没有在查redis缓存，如果本地缓存有，即使redis挂掉，也不会影响正常业务

后台更新缓存
业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。

事实上，缓存数据不设置有效期，并不是意味着数据一直能在内存里，因为当系统内存紧张的时候，有些缓存数据会被“淘汰”，而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内，业务线程读取缓存失败就返回空值，业务的视角就以为是数据丢失了。

解决上面的问题的方式有两种。

第一种方式，后台线程不仅负责定时更新缓存，而且也负责频繁地检测缓存是否有效，检测到缓存失效了，原因可能是系统紧张而被淘汰的，于是就要马上从数据库读取数据，并更新到缓存。

这种方式的检测时间间隔不能太长，太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据，所以检测的间隔最好是毫秒级的，但是总归是有个间隔时间，用户体验一般。

第二种方式，在业务线程发现缓存数据失效后（缓存数据被淘汰），通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存，后台线程收到消息后，在更新缓存前可以判断缓存是否存在，存在就不执行更新缓存操作；不存在就读取数据库数据，并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时，用户体验也比较好。

在业务刚上线的时候，我们最好提前把数据缓起来，而不是等待用户访问才来触发缓存构建，这就是所谓的缓存预热，后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情

Redis 故障宕机
针对 Redis 故障宕机而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

服务熔断或请求限流机制

因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不用再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力，保证数据库系统的正常运行，然后等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。

服务熔断机制是保护数据库的正常允许，但是暂停了业务应用访问缓存服系统，全部业务都无法正常工作

为了减少对业务的影响，我们可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。

构建 Redis 缓存高可靠集群

服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案，我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。

如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题

同时开启Redis持久化机制aof/rdb，尽快恢复缓存集群

3、Redis缓存击穿

我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如秒杀活动，这类被频地访问的数据被称为热点数据。

如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。

可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。

应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案：

互斥锁方案，保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。

不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间；

4、Redis缓存穿透

当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据，一旦缓存恢复相对应的数据，就可以减轻数据库的压力，而缓存穿透就不一样了。

当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。

缓存穿透的发生一般有这两种情况：

业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；

应对缓存穿透的方案，常见的方案有三种。

第一种方案，非法请求的限制；
第二种方案，缓存空值或者默认值；
第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在；
第一种方案，非法请求的限制

当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

第二种方案，缓存空值或者默认值

当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

之前写过一篇关于布隆过滤器的文章，可以大致了解一下：位图、布隆过滤器和哈希切分