在实际开发场景中，Redis被应用于各种广泛的场景中，下面我们就来看看Redis的使用场景以及场景中出现的问题及其解决方案。

Redis缓存穿透问题

问题描述

当一个系统中引入了缓存操作，请求进入之后就会先从缓存中获取对应的查询数据值，如果在缓存中存在对应的数据值，就直接进行返回。如果在缓存中没有查到对应的数据值，就会去DB中进行查询，如果DB中存在就将结果反馈给用户之后，再将数据值缓存到数据中。但是在实际使用的过程中，有些缓存的数据可能在数据库中也是不存在的，这个时候如果每次针对这个Key值进行请求的话就会每次都穿透缓存直接查询数据库，就会导致所有的请求压力都会集中到DB中。最终导致DB服务宕机，从而影响正常的应用。

解决方案

• 对未查询到的空值进行缓存，如果经过查询之后从数据库中返回的结果为空，也就表示该值在数据库中不存在。这个时候仍然将这个为空的结果进行缓存，并且对其设置一个缓存过期时间，当缓存过期之后就会再次请求数据库。
• 设置访问名单，使用redis中的bitmaps的数据类型设置一个可以访问的白名单，名单id作为bitmaps中的数据偏移量，每次请求的时候与bitmap中的id进行比较，如果访问的id不存在那么就进行拦截。
• 采用布隆过滤器，布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一个随机映射函数的组合。可以用于检测一个元素是否在一个集合中，其优点就是空间效率和查询的时间都远远超过一般的算法，其缺点就是有一定的错误辨识度，并且删除元素困难。
• 进行实时的监控，当发现redis缓存中的命中率降低的时候，可以通过排查访问对象以及访问接口的方式来确定是否有异常的访问并且运维人员对IP进行设置黑名单操作。

缓存击穿

问题描述

Redis中存在某个热点Key过期，会导致大量的请求同时并发访问，由于是热点所以当发现缓存中没有的话，就会将所有的请求都发到DB中，导致DB的查询压力激增，会导致DB服务宕机。从而影响系统使用。

其表现为，数据库的访问量瞬时增大，但是在Redis中并没有出现大量的key过期，也没有出现未查询到数据的情况，并且Redis是正常执行的。

解决方案

在出现热点Key的情况下，由于这些Key会在某些时间内超高并发访问，这个时候就需要考虑到是否会存在缓存击穿的问题。我们可以通过下面这几种方式来防止缓存击穿。

• 预先设置好热点数据，并且对其设置一个合适的过期时间。也就是说我们需要提前发现热门数据，并且提前将这些人数据缓存到redis中，并且对缓存中的热门数据进行监控，并且能够实时调整过期时间。
• 使用锁机制，当缓存中不存在对应的数据的时候，这个时候不是立即去DB中进行查询而是去先获取到一个分布式的锁，拿到了锁之后再去DB中去加载数据；没有获取到锁的线程可以休眠一段时间之后再次尝试获取数据。这个时候就会只有一个线程进入去操作DB，并且操作完成之后将数据放入到缓存中，其他线程就会从缓存中获取数据也就避免了大量的请求进入DB。

缓存雪崩

问题描述

由于在使用Redis缓存的时候我们对每个Key都设置了一个过期时间，但是会有一种情况就是再一定的时间内大量的缓存过期，这时候就会出现有大量的请求会进入DB中重新获取更新数据，这个时候DB会因为访问请求增大而被击垮，最终导致服务崩溃。

缓存雪崩与缓存击穿最大的区别就是再去前者是因为大量的key值集中过期，而后者是因为热点Key过期。

解决方案

• 建立多级缓存机制，利用Nginx+Redis+其他缓存，建立多级缓存机制
• 设置随机缓存时间，避免集中的Key过期
• 利用缓存监控，提前更新缓存
• 利用锁机制和队列机制避免一次性大量并发进入数据库