Java-Interview-Advanced/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and...

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## 面试题
了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 redis 的穿透?
## 面试官心理分析
其实这是问到缓存必问的,因为缓存雪崩和穿透,是缓存最大的两个问题,要么不出现,一旦出现就是致命性的问题,所以面试官一定会问你。
## 面试题剖析
### 缓存雪崩
对于系统 A假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库数据库必然扛不住它会报一下警然后就挂了。此时如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。
这就是缓存雪崩。
![redis-caching-avalanche](/images/redis-caching-avalanche.png)
大约在 3 年前,国内比较知名的一个互联网公司,曾因为缓存事故,导致雪崩,后台系统全部崩溃,事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4 点,公司损失了几千万。
缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。
- 事前redis 高可用,主从+哨兵redis cluster避免全盘崩溃。
- 事中:本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级,避免 MySQL 被打死。
- 事后redis 持久化,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。
![redis-caching-avalanche-solution](/images/redis-caching-avalanche-solution.png)
用户发送一个请求,系统 A 收到请求后,先查本地 ehcache 缓存,如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有,再查数据库,将数据库中的结果,写入 ehcache 和 redis 中。
限流组件,可以设置每秒的请求,有多少能通过组件,剩余的未通过的请求,怎么办?**走降级**!可以返回一些默认的值,或者友情提示,或者空白的值。
好处:
- 数据库绝对不会死,限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。
- 只要数据库不死就是说对用户来说2/5 的请求都是可以被处理的。
- 只要有 2/5 的请求可以被处理,就意味着你的系统没死,对用户来说,可能就是点击几次刷不出来页面,但是多点几次,就可以刷出来一次。
### 缓存穿透
对于系统A假设一秒 5000 个请求,结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。
黑客发出的那 4000 个攻击,缓存中查不到,每次你去数据库里查,也查不到。
举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的,结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话,缓存中不会有,请求每次都“**视缓存于无物**”,直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。
![redis-caching-penetration](/images/redis-caching-penetration.png)
解决方式很简单,每次系统 A 从数据库中只要没查到,就写一个空值到缓存里去,比如 `set -999 UNKNOWN`。然后设置一个过期时间,这样的话,下次有相同的 key 来访问的时候,在缓存失效之前,都可以直接从缓存中取数据。
### 缓存击穿
缓存击穿,就是说某个 key 非常热点,访问非常频繁,处于集中式高并发访问的情况,当这个 key 在失效的瞬间,大量的请求就击穿了缓存,直接请求数据库,就像是在一道屏障上凿开了一个洞。
解决方式也很简单,可以将热点数据设置为永远不过期;或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁,等待第一个请求构建完缓存之后,再释放锁,进而其它请求才能通过该 key 访问数据。