缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩

缓存穿透

缓存和数据库中都没有的数据，用户还是可以源源不断的发起请求，导致每次请求都会到数据库，导致数据库被压垮。

查询一个不存在的东西，在redis中查询不到去数据库查询，一直到数据库查询就会造成数据库呗压垮

解决办法：

1. 业务层校验 用户发过来的请求，我们在代码中进行校验，不存在的不允许访问。

2. 不存在的数据设置短时间过期

   对于某个空的数据，我们将它空的结果放入redis中缓存，但是设置很短的过期时间，可以根据实际业务设定。但不要影响正常的业务。

3. 布隆过滤器（最后介绍）

   利用极小的内存来判断大量的数据一定不存在或者可能存在。

对于缓存穿透，我们可以将查询的数据条数都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，避免了穿透。

缓存击穿

Redis中一个热点key在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。

这里需要注意的是某一个热点key过期失效了，和后面介绍的缓存雪崩有区别。比如iphone13在售卖的时候，缓存在redis中，刚好0点了。这个商品信息在redis中过期查不到了，但是正好大量的用户进入购买，大量请求同时达到数据库，导致数据库被压垮。

解决办法：

1. 设置热点数据永远不过期

   对于某个需要频繁获取的信息，缓存在redis中，并设置永远不过期，但对于某些业务场景不合适。

2. 定时更新

   比如我们给一个热点key设置过期时间为1个小时，我们在没到59分钟的时候，定时更新这个热点key

3. 互斥锁

   简单来说就是在redis中根据key获得value值为空的时候，先锁上，再从数据库加载，加载完就释放锁。若其他线程也在请求该key的时候，就会获取失败，则睡眠一段时间，再重试。

缓存雪崩

Redis中缓存的数据大面积失效，或者Redis宕机了，从而会导致大量请求直接到数据库，压垮数据库。在缓存击穿中是热点key失效导致数据库被压垮。

对于一个业务系统，如果Redis宕机或大面积的key同时过期，会导致大量请求同时达到数据库，这是灾难性的问题。

解决办法

1. 设置有效期均匀分布

   避免缓存设置相近的有效期，我们可以在设置有效时增加随机值，

   或者同一规划有效期，使得过期时间均匀分布

2. 数据预热

   对于即将到来的大量请求，我们可以提前走一遍系统，将数据提前缓存在redis中，并设置不同的过期时间。

3. 保证redis服务高可用

   我们可以使用redis的哨兵模式和集群模式，可以防止redis集群单点故障，可以通过这两种模式实现高可用。