缓存穿透

指的是对某个一定不存在的数据进行请求，该请求将会穿透缓存到达数据库。
如：用户查询一个 id = -1 的商品信息，一般数据库 id 值都是从 1 开始自增，很明显这条信息是不在数据库中，当没有信息返回时，会一直向数据库查询，给当前数据库的造成很大的访问压力。

解决方案

• 缓存空对象

  缓存空对象是指一个请求发送过来，如果此时缓存中和数据库都不存在这个请求所要查询的相关信息，那么数据库就会返回一个空对象，并将这个空对象和请求关联起来存到缓存中，当下次还是这个请求过来的时候，这时缓存就会命中，就直接从缓存中返回这个空对象，这样可以减少访问数据库的压力，提高当前数据库的访问性能。
  
  缺点：可能会缓存大量空对象，浪费内存，可以通过设置过期时间解决

• 布隆过滤器

  布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。
  布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
  布隆过滤器详细介绍
  使用流程:
  （1）将数据库所有的数据加载到布隆过滤器
  （2）查布隆过滤器（如果未命中直接结束）
  （3）查Redis缓存数据（如果未命中查询数据库 ）
  （4）查询数据库
  

缓存击穿

缓存击穿是指有某个经常被查询的key在缓存过期后或一个未被缓存的key，突然接受到大量有关这个key的访问请求，这样会导致大并发请求直接穿透缓存，请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。

缓存击穿的原因：

• 一个“冷门”（未缓存）的key，突然被大量用户请求访问。
• 一个“热门”key，在缓存中时间恰好过期，这时有大量用户来进行访问。
  

解决方案

• 对访问数据库的操作加锁

  当key要查询数据库的时候加上一把锁，这时只能让第一个请求进行查询数据库，然后把从数据库中查询到的值存储到缓存中，对于剩下的相同的key，可以直接从缓存中获取即可。

  • 单机环境下：使用Lock、Synchronized 加锁
  • 分布式环境下使用分布式锁，如：基于数据库、基于Redis或者zookeeper 的分布式锁。

• 提前缓存热点数据，设置热点数据永不过期

缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段内，缓存集中过期失效，如果这个时间段内有大量请求，而查询数据量巨大，所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，引起数据库压力过大甚至宕机。

缓存雪崩的原因：

• Redis宕机
• 大量热点数据同时过期

解决方案

• Redis高可用

  搭建Redis集群(哨兵模式)，减少Redis宕机的可能

• 限流降级

  在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

• 数据预热

  在正式部署之前，先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key。

• 设置合理的过期时间

  为了防止缓存在同一时间大面积过期导致的缓存雪崩，可以通过观察用户行为，合理设置缓存过期时间来实现；

参考

Redis的缓存了解吗？
Cyc2018