redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决办法：

预校验

在控制层对查询参数先进行校验，不符合则丢弃。

布隆过滤

将所有可能查询的参数添加到BloomFilter中，一定不存在的记录就会被BloomFilter过滤掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

缓存空对象

如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

缓存空对象会有两个问题：

1. 空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
2. 缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

解决方案：

1. 设置热点数据永远不过期。
2. 加互斥锁，避免多个线程同时访问数据库。
3. 做二级缓存，或者双缓存策略，采用不同的过期时间做双层缓存。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致多个key的缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

关键字： 时间岔开，确保大部分的key不会落在同一个expire点上。

也可以预热缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

当然应对缓存击穿的二级缓存策略以及永远不过期策略也适用于缓存雪崩的场景