快取穿透、快取併發、快取雪崩是常見的由於高併發而導致的快取問題。下面講解其產生原因和解決方案。
快取穿透通常是由於惡意攻擊或無意造成的；快取併發是由於設計不足造成的；快取雪崩是由於大量快取同時失效造成的。三種問題都比較典型，是難以防範和解決的。下面講解其解決方案，以便在快取設計中進行參考。
1、快取穿透
快取穿透是指使用者使用不存在的key進行大量的高併發查詢，這種請求不能命中快取，每次請求都要穿透到後端資料庫系統進行查詢，使資料庫壓力過大，導致資料庫連線異常。
解決方案
(一) 採用互斥鎖，每次請求資料庫之前先獲取鎖，獲得鎖了再訪問資料庫，沒得到鎖，則休眠一段時間重試。
(二) 採用非同步更新策略，無論key 是否取到值，都直接返回。value值中維護乙個快取失效的時間，快取如果過期，則非同步起乙個執行緒去讀資料庫，更新快取。需要做快取預熱 (專案啟動前，先載入快取)操作。
(三) 提供能迅速判斷請求是否有效的攔截機制，比如，布隆過濾器，內部維護一系列合法有效的key。迅速判斷出，請求所攜帶的key是否有效。如果不合法，則直接返回。
(四) 將請求得到的空值快取起來，再次接收到同樣的查詢請求時，若命中快取且值為空，就直接返回，不會穿透到資料庫，避免快取穿透。如果攻擊者猜到了我們的使用這種方案，每次都使用不同的引數查詢，這就需要我們對輸入的引數進行過濾。例如，如果我們使用id 進行查詢，我們可以對id的格式進行分析，如果不符合格式，就直接拒絕；或者在id上放上時間資訊，根據時間資訊判斷id是否合法；或者是否是我們曾經生成過的id，這樣可以攔截一定的請求。
2、快取併發
快取併發的問題通常發生在高併發的場景下，分兩種情況：
第一種：當乙個快取key過期時，因為訪問這個快取key 的請求量較大，多個請求同時發現快取過期，因此多個請求會同時訪問資料庫來查詢最新資料，並且回寫快取，這樣會造成應用和資料庫的負載增加，效能降低，由於併發較高，甚至會導致資料庫被壓死。
第二種：多個子系統去set同乙個key，網上給的大多數解決方案都是使用redis事務機制，但是這是行不通的，因為生產中redis都是集群部署，做了資料分片操作，乙個事務涉及多個key的時候，這些key不一定都儲存在乙個redis-server上。
第一種快取併發（get併發）的解決方案：
(一)分布式鎖，保證對於每個key同時只有乙個執行緒去查詢資料庫，其他執行緒沒有獲得分布式鎖，只需等待即可。這種方式將高併發壓力轉移到了分布式鎖，因此對分布式鎖壓力很大。
(二)本地鎖，與分布式鎖一樣，我們採用本地鎖限制只有乙個執行緒去查詢資料庫，而其他執行緒只需要等待，等前面的執行緒查到資料後再訪問快取，這種方式只能限制乙個服務節點只有乙個執行緒去查詢資料庫，如果乙個服務有多個節點，則還會有多個資料庫查詢操作，也就是在節點數量較多 ( 服務多節點部署 ) 的情況下不能完全解決快取併發問題。
(三)軟過期，軟過期是指對快取中的資料設定失效時間，就是不使用快取服務提供的過期時間，而是業務層在資料中儲存過期時間資訊 ( 可以考慮優先佇列或者最小堆實現 )，由業務程式判斷快取是否過期並更新，在發現資料即將過期時，將快取的時效延長，同時程式可以派遣乙個新執行緒去資料庫獲取最新資料，其他執行緒看到延長了過期時間，就會繼續使用舊資料，等派遣的執行緒獲取到最新資料在更新快取。
第二種快取併發（set併發）的解決方案：
(一) 如果對這個進行set 操作，不要求順序
這種情況下，準備乙個分布式鎖，大家去搶鎖，搶到鎖就做set操作即可，比較簡單。
(二) 如果這個key進行set 操作，要求順序
假設有乙個key1，系統a要將key1設定為value1 ，系統b要將key1設定為 value2，系統c要將key1 設定為value3.
期望key1的value值按照 value1 –> value2 –> value3的順序變化。這時候我們在插入到資料資料庫的時候，需要儲存乙個時間戳。假設時間戳如下：
系統a key1
系統b key1
系統c key1
(三) 使用訊息佇列，將set變成序列訪問。
3、快取雪崩
Redis快取穿透 快取併發 快取雪崩
一 快取穿透 1.產生原因 查詢方式是先查詢快取 如果快取不存在則查詢資料庫 將查詢的結果回寫到快取 穿透的概念是快取不存在的情況下查詢資料庫 高併發應用下可能造成資料庫壓力過大 2.解決方案 2.1 將對應的key為空的值也快取起來，減少資料庫的查詢 2.2 校驗key值的合法性 防止惡意攻擊 二...
Redis 十四 快取雪崩 快取穿透 快取併發
快取雪崩 資料未載入到快取中，或者快取同一時間大面積的失效，從而導致所有請求都去查資料庫，導致資料庫cpu和記憶體負載過高，甚至宕機。比如乙個雪崩的簡單過程 1 redis集群大面積故障 2 快取失效，但依然大量請求訪問快取服務redis 3 redis大量失效後，大量請求轉向到mysql資料庫 4...
redis的快取穿透 快取併發 快取失效
學習 截選乙個集體快取失效解決辦法 引起這個問題的主要原因還是高併發的時候，平時我們設定乙個快取的過期時間時，可能有一些會設定1分鐘啊，5分鐘這些，併發很高時可能會出在某乙個時間同時生成了很多的快取，並且過期時間都一樣，這個時候就可能引發一當過期時間到後，這些快取同時失效，請求全部 到db，db可能...