缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿是什么，如何应对？

在学习 Redis 时，看到了这个问题，也是面试常问的问题，所以特地以自己的理解记录一下。

首先，前提是系统在数据库的基础上使用了缓存中间件，查询时先查询缓存是否有数据，有的话直接返回缓存里面的数据，没有的话就去数据库查询，查到数据库后存入缓存并返回数据。

graph LR user(用户) redis{缓存} db(数据库) user -- 请求数据 --> redis redis -- 有数据直接返回 --> user redis -- 没有数据请求数据库 --> db db -- 查到数据存入缓存 -->redis

缓存雪崩

一般系统都会存在一些热点数据放在缓存中，比如商城系统首页的商品，一般是由定时任务去刷新，在设置时可能会给一批缓存一个固定的过期时间，但是如果恰好缓存同时过期的瞬间来了大量的流量，比如秒杀活动，但是当时所有缓存都失效了，高并发的流量全部进入数据库，数据库扛不住直接崩掉，这个时候如果重启数据库，可能又会被新的流量瞬间打崩，只有等到流量减少到合适时才可以重启。

解决方案：

1. 设置过期时间时再加上一个随机值，确保不会同一时间全部失效。

2. 设置热点数据永不过期，需要刷新时只需要更新缓存。

缓存击穿

和缓存雪崩类似，但是不一样的是，缓存雪崩是大量热点数据的缓存过期，缓存击穿是指某一个热点数据的缓存过期。当某一个热点数据过期时，大量流量访问该数据的话，会直接去访问数据库，流量非常大的情况下会直接打崩数据库。

解决方案：

1. 设置该数据缓存永不过期。

2. 访问数据时，加上互斥锁，只允许一个请求访问数据库，其他请求自旋等待缓存，当那一个请求从数据库拿到数据库后再把数据库放到缓存里面。

缓存穿透

如果一条数据在数据库里面是不存在的，那么自然在缓存里面也不会存在。比如所有商品的 id 都是大于 1 的，如果查询 -1或者其他小于0的数据的话，首先查询缓存，发现缓存里面没有，然后就直接去数据库查询，肯定也是查不到的，最后返回空结果，但是下次再次查询这个数据，仍然会走缓存再走数据库，并发量高的情况下很容易把数据库服务器打崩，并且如果没有限制ip等措施，一个机器连续发起请求都足以把一个小型数据库服务器打崩。

解决方案：

首先一定要用Nginx加上 IP 限制，短时间内单 IP 请求超过阈值直接拉黑。

1. 空数据也存入缓存（不推荐，产生很多垃圾缓存）
2. 查询之前进行校验，非法参数拒绝请求。
3. 查询之前加上布隆过滤器。