1. 概述

缓存穿透和缓存雪崩是在实际项目中，经常能遇到的问题。

今天我们就简单聊聊缓存穿透和缓存雪崩的这两个话题。

2. 缓存穿透

2.1 什么是缓存穿透？

简单说就是用户发起请求时，始终匹配不到缓存中的数据，每次都直接通过关系型数据库进行查询，并得到数据。

如果这个请求的并发量非常的大，非常多的用户在同一时刻去执行这个请求，那么会超出关系型数据库的负载，从而导致数据库的宕机。

2.2 解决方案一：优化代码逻辑

其中一个解决方案，就是编写代码时，逻辑要严谨，反复自测，保证任何条件的查询，都一定是先经过缓存进行查询。

如果缓存中没有查到数据，则进行一次关系型数据库的查询，然后将查询结果存储到缓存中（即使查询结果是空值，也将空值存储到缓存中），保证下一次查询可以从缓存中获取。

当然，由于数据库中的数据会随时变化，缓存是需要有过期时间的。

2.3 解决方案二：布隆过滤器

2.3.1 布隆过滤器简介

布隆过滤器能够很快的判断某个元素是否已存在集合中。

布隆过滤器占用内存小，读写非常快。

布隆过滤器适合于缓存中存在过某key才去查询缓存，没存在过，就不去查询直接返回空的场景。

布隆过滤器通常放在缓存前面执行，可以将缓存的key放进布隆过滤器中，读取数据时，如果布隆过滤器判断缓存的key存在，才会到缓存中去查询，不存在就直接返回空，大大降低了缓存穿透的可能。

布隆过滤器要注意的两个问题：

1）有一定的误判率：由于布隆过滤器本身的机制，是会有一定的误判率，也就是说这个key值其实在缓存中不存在，但布隆过滤器会返回其存在。

2）无法删除：缓存的数据是会被删除的，但布隆过滤器由于本身机制的限制，是不能执行删除操作的。

由于以上两个问题，会导致程序会在key值不存在的情况下去访问缓存，也就是说会有多访问缓存的情况，这个其实是没有什么影响的，在缓存上再加一层判断就可以了。

2.3.2 布隆过滤器的使用

1）添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>30.1.1-jre</version>
        </dependency>    

2）代码示例

        // 第一个参数是字符集
        // 第二个参数是容器的长度，值越大，误判率越低
        // 第三个参数是误判率，用于指定误判率，值越小误判率越低
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
                Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
                100000, 0.001);

        // 放入元素，可以是缓存的key
        bloomFilter.put("user:1");
        bloomFilter.put("user:2");

        // 判断元素是否存在
        boolean isExist = bloomFilter.mightContain("user:3");

3.缓存雪崩

3.1 什么是缓存雪崩？

由于数据库中的数据是随时变化的，因此缓存中的key通常都是有过期时间的。

在某一时刻，缓存中的大面积的key都失效了，恰好此时，很多请求并发到来，直接访问了关系型数据库，从而导致数据库宕机，这就是缓存雪崩。

3.2 如何预防缓存雪崩

1）缓存永不过期

缓存不设置过期时间，而是使用程序手动让其过期。

2）错开缓存的过期时间

在设置缓存过期时间时，加一个固定范围的随机数，从而错开缓存过期时间。

4.综述

今天简单聊了一下缓存穿透和缓存雪崩，希望能对大家的工作有所帮助。

欢迎大家多多评论交流，共同成长。

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