缓存预热
问题
“宕机”，服务器启动后迅速宕机
问题排查
- 请求数量较高
- 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
解决方案
前置准备工作
1、日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2、利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列
准备工作：
3、将统计结构中的数据分类，根据级别，redis有点加载级别比较高的热点数据
4、利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
实施：
1、使用脚本程序固定触发数据预热过程
2、如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好
总结：缓存预热就是系统启动之前，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统，避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据。
缓存雪崩
数据库服务器崩溃
1、系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2、应用服务器无法及时处理请求
3、大量408、500页面出现
4、客户反复刷新页面获取数据
5、数据库崩溃
6、应用服务器崩溃
7、重启应用服务器无效
8、Redis服务器崩溃
9、Redis集群崩溃
10、重启数据库后再次被瞬间流量放倒
问题排查
1、在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
2、此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据
3、数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4、Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
5、数据库流量激增，数据库崩溃
6、重启后仍然面对缓存中无数据可用
7、Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
8、Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
9、应用服务器无法及时得到数据库响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
10、应用服务器，redis，数据全部重启，效果不理想
解决方案（道）
1、更多的页面静态化处理
2、构建多级缓存架构：Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3、检测Mysql严重耗时业务进行优化
4、灾难预警机制：监控redis服务器性能指标
5、限流、降级：短时间内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器的压力
解决方案（术）
1、LRU与LFU切换
2、数据有效期策略调整
- 根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
- 过期数据使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量
3、超热数据使用永久key
4、定期维护：对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5、加锁，但是慎用！！
总结：缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力，如果能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现(约40%)，配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。
缓存击穿
数据库服务器崩溃
1、系统平稳运行过程中
2、数据库连接瞬间激增
3、Redis服务器中无大量key过期
4、Redis内存平稳，无波动
5、Redis服务器CPU正常
6、数据库崩溃
问题排查
1、redis中某个key过期，该key访问量巨大
2、多个数据请求从服务器直接压到redis后，均未命中
3、redis在短期时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问
问题分析
单个key高热数据
key过期
解决方案
1、预先设定
以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长
注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐降低的趋势
2、现场调整
监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3、后台刷新数据
启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
4、二级缓存
设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
5、加锁
分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎用！！！
总结：缓存击穿就是单个热点数据过期的瞬间，数据访问量大，未命中redis后，发起了大量对统一数据的数据库访问，导致对数据库服务器造成压力，应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与时间调整策略，毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。
缓存穿透
数据库服务器崩溃
1、系统平稳运行过程中
2、应用服务器流量随时间增量较大
3、redis服务器命中率随时间逐步降低
4、redis内存平稳，内存无压力
5、redis服务器CPU占用激增
6、数据库服务器压力激增
7、数据库崩溃
问题排查
redis中大面积出现未命中
出现非正常的URL访问
问题分析
- 获取的数据在数据库中也不存在，数据库查询未得到对应数据
- redis获取到null数据未进行持久化，直接返回
- 下次此类数据到达重复上述过程
- 出现黑客攻击服务器
解决方案
1、缓存null：对查询结果为null的数据进行缓存（长期使用，定期清理），设定短时限，例如30-60秒，最高5分钟
2、白名单策略
- 提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset，相当于设置了数据白名单，当加载正常数据时放行，加载异常数据时直接拦截
- 使用布隆过滤器
3、实施监控
实时监控redis命中率与null数据的对比
- 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
- 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象
根据倍数不同，启动不同的排查流程，然后使用黑名单进行防控（运营）
4、key加密
- 问题出现后，临时启动防灾业务key，对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，过来的key检验
- 例如每天随机分配60个加密串，挑选2到3个，混淆到页面数据id中，发现访问key不满足规则，驳回数据访问
总结：缓存击穿就是访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力，通常此类数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况以毒攻毒，并及时报警，应对策略应该在临时预防方面多做文章。无论是黑名单还是白名单，都是对整体系统的压力，警报解除后尽快移除。