Redis缓存穿透，击穿和雪崩
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层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 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。
解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它。
布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤。
它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。
当然是有缺点的，布隆过滤器有可能会产生一定的误判，我们一般可以设置这个误判率，大概不会超过5%，其实这个误判是必然存在的，要不就得增加数组的长度，其实已经算是很划分了，5%以内的误判率一般的项目也能接受，不至于高并发下压倒数据库。
缓存击穿
缓存击穿的意思是对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端 DB 加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把 DB 压垮。
解决方案有两种方式:
第一可以使用互斥锁:当缓存失效时，不立即去load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设置一个互斥锁,当操作成功返回时再进行 load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法
第二种方案可以设置当前key逻辑过期，大概是思路如下:
- 在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前key设置过期时间
- 当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期
- 如果过期则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，这个数据不是最新
当然两种方案各有利弊:
如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，性能上可能没那么高，锁需要等，也有可能产生死锁的问题
如果选择key的逻辑删除，则优先考虑的高可用性，性能比较高，但是数据同步这块做不到强一致。
缓存雪崩
缓存雪崩意思是设置缓存时采用了相同的过期时间，导致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。与缓存击穿的区别:雪崩是很多key，击穿是某一个key缓存。
解决方案主要是可以将缓存失效时间分散开，比如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。
