这三个问题的发生，会导致大量的请求直接积压到数据库，如果并发量很大，则可能会导致数据库宕机或故障。
缓存雪崩
描述：大量的请求无法在redis缓存中进行处理而被发送到数据库，导致数据库压力陡增。
产生的原因：
1. redis缓存中大量的数据同时到期，导致大量请求无法在缓存中得到处理。
解决方案：
a.微调过期时间。避免给大量的数据设置相同的过期时间，如果业务一定需要这些数据同时过期，可以在设置过期时间的时候，给这些过期时间增加一个较小的随机数（如1-3分钟），这样不同数据的过期时间有所差别但差别也不是很大。
b.服务降级。雪崩发送时，针对不同的数据采取不同的措施。
（1）非核心数据（如电商商品的属性），暂时停止从缓存获取数据，而且返回预定值，空值或者异常信息。
（2）核心数据，仍然允许查询缓存，缓存中没有则从数据库获取。
2. redis缓存实例发送故障宕机导致无法处理缓存查询请求，使请求积压到数据库层。
解决方案：
a. 在业务系统中实现服务熔断或者请求限流。通过监控负载指标发现雪崩现象的发生，然后启动熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的接口访问。而限流则是，在发现雪崩时，限制并发请求数量的访问，如限制到1000，多余的拒绝来降低底层数据库的访问压力。
b.事前预防，构建可靠的redis缓存集群。主节点宕机了，将从节点切换至主节点，继续提供缓存服务。
缓存击穿
描述：针对某个热点数据的频繁访问请求无法在缓存中得到处理，大量请求发送到数据库，数据库访问压力陡增，影响其他访问请求
产生的原因：该种问题多发于热点数据过期访问失效的场景。
解决方案：对于此类热点数据不设置过期时间
缓存穿透
描述：要访问的数据既不在缓存中，也不在数据库中。导致请求在访问缓存时，缓存缺失，在访问数据库时，数据库中也没有要访问的数据。
产生的原因：
1. 业务层误操作，缓存中和数据库中的数据被删除了，所以导致都访问不到
2. 恶意攻击，专门访问数据库中没有的数据，如查询id为-1的数据。
解决方案：
1. 缓存空值或者缺省值。发送此类情况时，可以在redis中缓存一个空值或者缺省值（如默认为0），后续访问可以从redis获取而不是到数据库
2. 使用布隆过滤器先判断数据是否存在，来避免从数据库中查询是否存在，减轻数据库的压力。
布隆过滤器介绍：
描述：布隆过滤器由一个初始值为0的bit数组和N个哈希函数组成
操作流程：
（1）使用N个哈希函数分别计算这个数据的哈希值，得到N个哈希值
（2）把N个哈希值对bit数组的长度取模，得到每个哈希值在数组中的对应位置。
（3）最后把对应位置的bit位设置为1，完成布隆过滤器中标记数据的操作。
使用方法：查询某个数据时，使用上面的计算流程，计算该数据在bit数组中所有对应的位置，只要有一个位置不为1，就表明该数据未被标记过，则不去执行数据库的查询操作。
3. 前端请求检测，主要检测请求的合法性，包括请求参数是否合理，请求参数是否是非法值，请求字段是否存在等。
标签：缓存,请求,过期,数据库,Redis,访问,雪崩,数据 From： https://www.cnblogs.com/hengw/p/16902971.html