Redis缓存穿透和雪崩

Redis缓存的应用，极大提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也有一些列的问题，数据一致性就是其中比较重点的问题。那么这个问题其实目前的解决方案都是最终一致性，当然也是要看具体需求而定。

这其中还有一些缓存穿透、雪崩也是比较经典的问题

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据。由于缓存没有这个数据，所以每次查询都会“穿透“缓存直接查询数据库，如果有大量此类查询，会给数据库带来极大的压力。

这种情况如果一旦访问量过大，很容易造成MySQL服务器宕机

解决办法

   1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：这是一种空间效率极高的概率型数据结构，它可以用来判断一个元素是否在一个集合中。将所有可能会被请求的数据的key先存入布隆过滤器，当有请求过来时，先使用布隆过滤器判断数据是否存在，如果布隆过滤器判断数据不存在，那就直接返回，不再查询数据库。

   2.空值缓存：即使一个key在数据库中没有对应的值，也依然将这个结果进行缓存，但是可以设置一个较短的过期时间。这样，即使攻击者使用大量不存在的key进行攻击，也只能触及到缓存层，无法达到数据库层。

   3.限流：对单个用户的访问频率进行限制，防止恶意用户或者爬虫通过高并发的方式进行攻击。

缓存击穿（缓存过期的瞬间）

缓存击穿是指一个存在的key在缓存中过期，此时有大量的并发请求这个key，都查不到结果，于是都去数据库中查询并回填缓存，造成数据库短时间内压力过大。简单来说，缓存击穿是指请求的数据在缓存中不存在（可能是过期，或者根本没有缓存过），导致所有的请求都去请求数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大。

为了防止缓存击穿，有一些常见的解决办法：

   1.设置热点数据永不过期：如果某些数据特别热门，访问的频率远远超过其他数据，那么可以将这部分数据设置为永不过期，这样就可以避免大量请求突然落到数据库上。

   2.加锁排队：对于查询数据库的操作进行加锁，即在缓存失效的时候，不是直接去查询数据库，而是先进行加锁操作。第一个请求获取到锁，然后进行数据库查询并回填缓存，后续的请求如果获取不到锁，可以选择等待或者返回未获取到数据。

   3.使用互斥锁：可以在缓存失效的时候使用互斥锁，即第一个请求去数据库查找数据，其他的请求就等待，当第一个请求处理完毕后，其他请求再从缓存中获取数据。这些方法可以根据实际的业务情况进行选择，理想的情况是可以将数据库的访问量降到最低，从而避免数据库因为过大的压力而崩溃。

缓存雪崩

   缓存雪崩是指在缓存系统中，由于大量的数据同时失效，而引发大量的请求同时去请求数据库，从而可能会导致数据库的压力过大甚至导致数据库崩溃的情况。比如，如果一个系统的缓存策略设置的是某一刻所有的缓存同时失效，那么在这一刻，所有的请求都

将会去请求数据库，这就可能会造成缓存雪崩。其实最致命的雪崩就是服务器某个节点突然宕机或者断网，因为此时对数据库服务器的压力是不可预估的，很有可能瞬间把数据库压垮！

   为了防止缓存雪崩，有一些常见的解决策略：

       1.缓存数据的过期时间设置为随机：避免所有数据同时过期，不会出现瞬间大量的数据库请求。

       2.使用多级缓存策略：例如，使用一级缓存和二级缓存，一级缓存的失效时间短于二级缓存，一级缓存失效后，请求会访问二级缓存，而不是直接落到数据库。

       3.缓存预热：在业务低峰期，对将要过期的缓存进行预热，预热的方式就是提前去更新数据。

       4.使用高可用的缓存集群：即使某些节点挂掉，仍然可以保证系统的可用性。这些策略可以根据实际情况进行选择和使用，以提高系统的稳定性和可用性，减少因为大量请求落到数据库而引发的问题。