Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的原因及解决方案

#### 一、缓存穿透
指缓存和数据库中都没有要查询的数据，导致每一次的请求都会落到数据库上。
在实际开发中我们都是从数据库查询到数据才把数据缓存到redis中，如果查不到并不会进行缓存操作，缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要去数据库查询，失去了缓存保护后端持久的意义。
#### 场景：
商品id都是大于1的，当有大量的id=-1查询请求过来，在redis查询不到对应的key，然后去查询数据库，同样在数据库中也查询不到。因为查询不到数据，所以就没有对id=-1的数据进行缓存，导致大量的非法请求都直接打在了数据库上，就容易造成数据库崩溃。
#### 解决方案
#### 1、接口校验
用户鉴权、数据合法性校验等。比如已明确知道商品id为正整数，则可以对非正整数直接过滤等等。
#### 2、缓存空对象
指查询不到数据也同样进行缓存，只不过缓存对应的value值为空，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（该时间需要根据产品业务特性来设置）。这样就可以有效防止用户反复用一个不存在的id值来非法暴力攻击。
#### 3、采用布隆过滤器
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。这种方法适用于数据命中不高、数据相对固定、实时性低的应用场景，代码维护较为复杂，但是缓存空间占用少。
布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

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#### 二、缓存击穿
指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发量特别多，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
#### 场景
1、秒杀活动，key是一个热点key,并发量非常大。key过期时，瞬时的访问量直接打到数据库，造成过大压力。
2、重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等，在重建缓存这段时间内大量请求过来，直接访问数据库，压力瞬间增大。
#### 解决方案
#### 1、热点key永不过期
直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。
#### 2、加互斥锁
在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。

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#### 三、缓存雪崩
指大量的热点key设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。
缓存雪崩其实有点像“升级版的缓存击穿”，缓存击穿是一个热点 key，缓存雪崩是一组热点 key。
#### 解决方案
#### 1、过期时间打散
既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中失效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

#### 2、热点数据不过期
该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。

#### 3、加互斥锁
该方式和缓存击穿一样，按key维度加锁，对于同一个key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。