方案解决Redis穿透和雪崩有效策略探讨（redis穿透和雪崩解决）

Redis是一款高性能的key-value存储系统，广泛应用于各种场景下的缓存和数据存储中。然而，Redis缓存穿透和缓存雪崩是两个常见的问题，它们会严重影响系统的性能和稳定性。在实际应用中，如何防止Redis缓存穿透和缓存雪崩是每个开发者都需要重视和解决的问题。

Redis缓存穿透指的是恶意攻击者通过不断请求一个不存在于缓存中的key，导致每次请求都要访问数据库，加重了系统的负担，甚至会导致系统宕机。为了避免Redis缓存穿透，我们可以采用布隆过滤器进行预检查，如果检查到该key不存在，直接返回null或空值。下面是Java代码示例：

“`java

public class BloomFilterUtil {

private static BloomFilter bloomFilter;

static {

// 准备容量为100万，误差率为0.01的布隆过滤器

bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000000, 0.01);

}

public static boolean checkExistence(String key) {

if (bloomFilter.mightContn(key)) {

// 可能存在，需要进一步确认

return true;

} else {

// 一定不存在

return false;

}

public static void put(String key) {

bloomFilter.put(key);

}


其中，BloomFilter是Google Guava库提供的一种高效的布隆过滤器实现，用于判断一个元素是否可能存在于集合中。

Redis缓存雪崩则是指在一段时间内，大量key失效或命中率下降，导致Redis服务瞬间承受巨大的请求压力，从而使服务崩溃。为了避免Redis缓存雪崩，我们可以采取以下几个策略：

1. 缓存失效时间随机化

将缓存失效时间设置成随机的，不同时刻失效，从而避免同时大量key失效的情况。

2. 延迟双删

在缓存失效时，不立即去数据库查询新数据，而是等一个较短的时间后再去查询，从而避免同时大量查询数据库的情况。

3. 分层架构

在Redis服务层和应用层之间增加一层缓存代理层，可以根据不同的业务需求设置不同的失效时间和缓存策略，从而有效地避免缓存雪崩。

下面是Java代码示例：

```java
public class RedisUtil {
    private static final int EXPIRE_TIME = 3600; // 缓存过期时间，单位秒

    public static Object get(String key, Class clazz) {
        Object object;
        String json = Redis.get(key);
        if (StringUtils.isBlank(json)) {
            return null;
        }
        object = JSON.parseObject(json, clazz);
        // 延迟双删
        long time = Math.abs((long) (Math.random() * 300));
        Thread.sleep(time);
        // 判断是否返回空值
        String newJson = Redis.get(key);
        if (StringUtils.isBlank(newJson)) {
            // 缓存已过期
            return null;
        }
        return object;
    }
    public static void put(String key, Object object) {
        // 缓存失效时间随机化
        int newExpireTime = EXPIRE_TIME + (int) (Math.random() * 300);
        Redis.setex(key, newExpireTime, JSON.toJSONString(object));
        // 加入布隆过滤器
        BloomFilterUtil.put(key);
    }    

}