1. 穿透问题

缓存穿透问题就是查询不存在的数据。在缓存穿透中，先查缓存，缓存没有数据，就会请求到数据库上，导致数据库压力剧增。

解决方法：

1. 给不存在的key加上空值，防止每次都会请求到数据库。
2. 布隆过滤器，做一次过滤

1.1 使用缓存空值解决缓存击穿问题

1. 根据id=1来请求
2. redis存在数据
   2.1. 存储的是空值{}，那么返回null
   2.2. 存储的不是空值，说明存储的是真实的数据库数据
3. redis不存在数据
4. 查询数据库
   4.1. 数据库存在数据，那么缓存数据到redis，返回真实的数据
   4.2. 数据库不存在数据，那么缓存空对象 {}，设置一个过期时间，返回空

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@Component
public class RedisCacheClient {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RedisCacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}private void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit timeUnit) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, timeUnit);}private String get(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);}public <ID, R> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> clazz,Function<ID, R> dbFallBack, Long time, TimeUnit unit) {String key = keyPrefix + id;// 1.从redis查询数据String json = get(key);// 2.判断数据是否存在if (RedisConstants.EMPTY_OBJECT_JSON.equals(json)) {return null; //缓存的空对象值}if (StrUtil.isNotEmpty(json)) {return JSONUtil.toBean(json, clazz);}// 3.不存在，根据id查询数据库R r = dbFallBack.apply(id);if (r != null) {set(key, r, time, unit);return r;}// 4.存储空对象set(key, RedisConstants.EMPTY_OBJECT_JSON /*{}*/, RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.SECONDS);return null;}
}

1.2 使用布隆过滤器做初次判断

对于恶意攻击，向服务器请求大量不存在的数据造成的缓存穿透，还可以用布隆过滤器先做一次过滤，对于不存在的数据，布隆过滤器一般都能够过滤掉，不让请求再往后端发送。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。

布隆过滤器就是一个大型的位数组和几个不一样的无偏 hash 函数。所谓无偏就是能够把元素的 hash 值算得比较均匀。

向布隆过滤器中添加 key 时，会使用多个 hash 函数对 key 进行 hash 算得一个整数索引值然后对位数组长度 进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为 1 就 完成了 add 操作。向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位置是否都为 1，只要有一个位为 0，那么说明布隆过滤器中这个key 不存在。如果都是 1，这并不能说明这个key 就一定存在，只是极有可能存在，因为这些位被置为 1 可能是因为其它的 key 存在所致。如果这个位数组比较稀疏，这个概率就会很大，如果这个位数组比较拥挤，这个概率就会降低。

这种方法适用于数据命中不高、 数据相对固定、 实时性低（通常是数据集较大） 的应用场景， 代码维护较为复杂， 但是缓存空间占用很少。

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1.2.1 导入pom坐标

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.13.6</version>
</dependency>

1.2.2 布隆过滤器代码示例

class Main {private RedissonClient redissonClient;void test() {RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("orderList");// 1.初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L，误判率为3%，根据这两个参数会计算出底层的bit数组大小bloomFilter.tryInit(100000000L, 0.03);// 2.添加元素到bloomFilterbloomFilter.add("ayuan");// 3.判断下面的数据是否在布隆过滤器中System.out.println(bloomFilter.contains("asheng"));System.out.println(bloomFilter.contains("longge"));System.out.println(bloomFilter.contains("ayuan"));}
}

使用布隆过滤器需要把所有数据提前放入布隆过滤器，并且在增加数据时也要往布隆过滤器里放，布隆过滤器缓存过滤伪代码：

1.2.3 布隆过滤器实战

class Main {@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;private RBloomFilter<String> bloomFilter;@PostConstructvoid init() {// 1.初始化布隆过滤器bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("orderList");// 初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L，误判率为3%，根据这两个参数会计算出底层的bit数组大小bloomFilter.tryInit(100000000L, 0.03);// 2.加载所有的数据加载到布隆过滤器// for (String key : keys) {//     bloomFilter.add(key);// }}@TestString get(String key) {// 3.从布隆过滤器这一级缓存判断key是否存在boolean isContains = bloomFilter.contains(key);if (!isContains) {return "";}// 4.业务逻辑开发}
}

但是布隆过滤器无法删除某一个元素，如果要删除得重新初始化数据

2. 击穿问题

缓存击穿中，请求的 key 对应的是热点数据 ，该数据存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

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解决方案：

1. 基于互斥锁（看情况）：在缓存过期后，通过设置互斥锁确保只有一个请求去查询数据库并且更新缓存。
2. 提前预热（推荐）：针对热点数据提前预热，并将其入缓存中并设置合理的过期事件，比如：秒杀场景下的数据在秒杀结束前永不过期。
3. 数据永不过期（不推荐）：设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。

2.1 基于互斥锁解决缓存击穿问题

@Component
public class RedisCacheClient {private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private final RedissonClient redissonClient;public RedisCacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, RedissonClient redissonClient) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.redissonClient = redissonClient;}private void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit timeUnit) {stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, timeUnit);}private String get(String key) {return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);}public <ID, R> R query(String keyPrefix, ID id, Class<R> clazz,Function<ID, R> dbFallBack, Long time, TimeUnit unit) {String key = keyPrefix + id;// 1.从redis查询数据String json = get(key);// 2.判断数据是否存在if (RedisConstants.EMPTY_OBJECT_JSON.equals(json)) {return null; //缓存的空对象值}if (StrUtil.isNotEmpty(json)) {return JSONUtil.toBean(json, clazz);}//加锁，防止缓存击穿问题 -> redis的热点key问题RLock redissonClientLock = redissonClient.getLock(RedisConstants.DISTRIBUTED_LOCK + key);redissonClientLock.lock(); //加锁try {//dcl判断锁是否存在了json = get(key);if (json != null) {return queryWithPassThrough(keyPrefix, id, clazz, dbFallBack, time, unit);}//3. 不存在，根据id查询数据库R r = dbFallBack.apply(id);if (r != null) {set(key, r, time, unit);return r;}// 存储空对象set(key, RedisConstants.EMPTY_OBJECT_JSON, RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.SECONDS);return null;} finally {redissonClientLock.unlock();}}
}

3. 雪崩问题

缓存宕机或者在同一时间大面积的失效，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。

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解决方式：

1. 设置随机失效时间(可选)：为缓存设置随机的失效时间，例如在固定过期时间的基础上加上一个随机值，这样可以避免大量缓存同时到期，从而减少缓存雪崩的风险。（例如：批量导入数据到redis的时候，如果设置过期时间一致，那么就会数据就会在同一时刻过期删除）。
2. 多级缓存：设计多级缓存，例如本地缓存+Redis 缓存的二级缓存组合，当 Redis 缓存出现问题时，还可以从本地缓存中获取到部分数据。
3. Redis集群：采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。比如：Redis Sentinel哨兵集群、Redis Cluster分片集群。
4. 限流：如果发现读请求太多，可以采用限流的策略。