Redis缓存穿透，缓存雪崩，缓存穿透

Redis缓存作用：提高读写响应速率，降低数据库压力

Redis 缓存穿透：

指客户端请求的数据在redis缓存中和数据库中没不存在。

可能出现的问题：可能会有不怀好意的人，高并发请求不存在的数据，先去缓存找，找不到再去数据库中，在这种高并发的情况下，很有可能会把数据库搞垮

解决方案：

1. 缓存空对象：当第一次请求时，如果请求数据不在缓存中，也不在数据库中，那么我们就把这个数据在缓存中缓存一个空对象，这样在下次请求的时候，缓存就直接返回null，就不需要再到数据库查找了。

   优点：简单方便 ；

   缺点：1. 消耗内存(可设置TTL有效期)。2. 可能造成缓存和数据库数据的不一致（当我们给不存在的数据设置了一个空值，此时正好数据库插入了这个数据，这时缓存和数据库数据就会不一致。可在插入数据库时修改缓存数据，使得保持一致）

2. 布隆过滤：在客户端和redis之间加一个过滤器，当有数据请求时，先通过过滤器判断是否有这条数据，有则返回，无则拒绝。

   布隆过滤器是如何判断数据是否存在的：布隆过滤器可以简单的理解为一个byte数组，里面存储的是二进制位。数据库内的数据会通过某种hash算法计算出hash值，再将hash值转换成二进制位保存到布隆过滤器内（0，1这种形式），判断是否存在，其实就是判断对应的位置是0还是1，以此来判断是否存在。

   优点：内存占用少。

   缺点：1.实现复杂(redis有自带的datamap可供使用). 2.存在误判可能（当布隆过滤器判断数据不存在，则肯定不存在，但判断数据存在，但缓存和数据库中不一定存在，可能已经被删了，就又出现了缓存穿透现象）

Redis缓存雪崩：

指在同一时间段，redis大量的缓存key失效或宕机，导致大量的请求到达数据库，给数据库带来巨大的压力。

解决方案：

1. 给不同key的TTL设置随机值，以此来保证不会在同一时段有大量的key同时失效

2. 利用redis集群提高服务的可用性（防止redis服务宕机）

3. 给缓存业务添加降级限流策略（sentinal）

4. 给业务添加多级缓存

Redis缓存击穿：

缓存击穿也叫热点key问题，就是一个被高并发访问并且存储重建业务较为复杂的key突然失效，导致无数请求到数据库带来巨大压力冲击。

解决方法：

1. 互斥锁：当key失效后，只会有一条线程获取锁进行重构key缓存数据，其他线程进入循环获取等待状态。

   优点：实现简单，保证缓存和数据库数据的一致性

   缺点：线程需要等待，性能低，存在死锁的风险

2. 逻辑过期：key不设置TTL有效时间，使其永久保存，但会设置一个逻辑过期时间，用于后续内存回收做判断处理。当key逻辑失效后，第一个判断到逻辑失效的线程，会获取锁，开启一个独立的线程重构key数据，其他线程在获取锁失败后，会继续使用旧数据，之后重构完毕后，即可获取新数据使用。

   优点：线程无需等待，性能好

   缺点：缓存和数据库数据不一致；实现起来相对复杂