本文为转载，原作者：李李的成长生活坊

Redis缓存击穿问题的解决方案

缓存击穿是 Redis 使用中的一个常见问题。说白了就是大量请求同时访问一个正好失效的热点数据，这些请求直接怼到数据库，数据库差点没给干趴下...这事搁谁身上都得。不过别怕，我整理了几个实用的解决方案，手把手教你应对这种情况。

什么是缓存击穿

想象你开了个奶茶店，有款奶茶特别火，一天到晚都有人买。你让店员提前调好料放那儿，客人来了直接打包走人。突然有一天，这款奶茶的料用完了，好巧不巧这会儿来了一大波客人，全都要这个口味...店员忙得手忙脚乱，这就是缓存击穿。

用代码演示下：

 public String getData(String key) {
        String value = redis.get(key)；
        if (value == null) {
            // 糟糕，缓存失效了，一大波请求直接打到数据库
            value = db.query(key)；
            redis.set(key， value)；
        }
        return value；
    }

互斥锁方案

最简单的办法就是上把锁，你们排队来，一个一个处理：

public String getData(String key) {
        String value = redis.get(key)；
        if (value == null) {
            // 获取互斥锁
            if (tryLock(key)) {
                try {
                    // 双重检查，避免重复查询
                    value = redis.get(key)；
                    if (value == null) {
                        value = db.query(key)；
                        redis.set(key， value， expireTime)；
                    }
                } finally {
                    // 记得解锁！
                    unlock(key)；
                }
            } else {
                // 没抢到锁？等会儿重试
                Thread.sleep(50)；
                return getData(key)；
            }
        }
        return value；
    }

温馨提示：使用互斥锁方案要小心死锁问题。加个锁的超时时间，别让程序卡在那儿不动弹。

热点数据永不过期

还有个偷懒的办法，干脆让热点数据永远不过期：

public void setHotKey(String key， String value) {
        // 存储数据时不设置过期时间
        redis.set(key， value)；
        
        // 启动一个后台线程定期更新
        scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
            String newValue = db.query(key)；
            redis.set(key， newValue)；
        }， 0， 5， TimeUnit.MINUTES)；
    }

不过这招也有坑，万一后台更新失败了，数据就不新鲜了。建议配合数据版本号使用。

布隆过滤器预防

用布隆过滤器先挡一道，快速判断数据是否存在：

public String getData(String key) {
        // 布隆过滤器说这数据压根不存在
        if (！bloomFilter.mightContain(key)) {
            return null；
        }
        
        String value = redis.get(key)；
        if (value == null) {
            value = db.query(key)；
            if (value ！= null) {
                redis.set(key， value)；
            }
        }
        return value；
    }

温馨提示：布隆过滤器可能有误判，但是误判率可以通过调整参数来控制。

设置缓存预热

系统上线前，先把热点数据提前加载到缓存：

 public void warmUpCache() {
        // 获取热点数据列表
        List<String> hotKeys = getHotKeys()；
        
        // 并行加载数据到缓存
        hotKeys.parallelStream().forEach(key -> {
            String value = db.query(key)；
            redis.set(key， value)；
        })；
    }

记得在系统启动时或者低峰期做预热，别在流量高峰期搞这个。

设置随机过期时间

给缓存加个随机过期时间，避免同时失效：

 public void setWithRandomExpire(String key， String value) {
        // 基础过期时间30分钟
        int baseExpireSeconds = 1800；
        // 随机增加0-15分钟
        int randomSeconds = new Random().nextInt(900)；
        
        redis.set(key， value， baseExpireSeconds + randomSeconds)；
    }
    

好了，这些方案都是实战中总结出来的。具体用哪个得看实际情况，也可以组合着用。关键是要考虑系统的并发量和数据一致性要求。代码写得再好，也得做好监控，发现问题赶紧处理。????????????????????????????????????????