Redis缓存穿透 && 缓存击穿 && 缓存雪崩

9.1.1 缓存处理流程
前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。

Created with Raphal 2.3.0 开始 Redis缓存中是否有数据 返回正常数据 结束 数据库中是否有数据 更新缓存数据 返回空数据 yes no yes no

9.1.2 Redis缓存穿透
缓存穿透是指大量不存在的key请求，由于缓存没有，便开始查询数据库，但数据库也没有查到数据，比如一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。即：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，会导致数据库压力过大，甚至宕机。

解决方案：

方案一： 缓存空结果，对数据库查询不存在的数据仍然记录在缓存中缓存一条数据，比如缓存一条空值 unknow，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用不存在的key暴力攻击，这样能有效的减少查询数据库的次数。（无论如何，要保证数据库的可用性）

方案二： 使用布隆过滤器

9.1.3 Redis缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力导致数据库不可用的现象。

高并发条件下，对于热点数据（一般地，80%的情况下都是访问某些热点数据，也就是访问某些热点key，其他key访问会比较少），当数据缓存失效的一瞬间，或者刚开始时缓存中还没有对热点数据进行缓存，所有请求都被发送到数据库去查询，导致数据库被压垮。

解决方案：

方案一： 使用全局互斥锁，就是在访问数据库之前都先请求全局锁，获得锁的那个才有资格去访问数据库，其他线程必须等待。由于现在的业务都是分布式的，本地锁没法控制其他服务器也等待，所以要用到全局锁，比如分布式锁。

方案二： 对即将过期的数据主动刷新，比如起一个后台定时任务轮询，主动更新缓存数据，保证缓存不会全部失效。

方案三： 设置热点数据永远不过期

9.1.4 Redis缓存雪崩
缓存雪崩是指：比如我们给所有的数据设置了同样的过期时间，然后在某一个历史性时刻，整个缓存的数据全部过期了，然后瞬间所有的请求都落到数据库，数据库被压垮，或者是缓存发生故障，导致所有的请求都落入到数据库，数据库被压垮。

简单来说就是，缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库，缓存雪崩更加的严重。

缓存雪崩的核心就是你的缓存不能用了，不能用了包含两种情况：
突然有一个高并发请求：

我要查的数据都没有缓存，那么都查询数据库，数据库可能被查询宕机
缓存本身就不能用了，比如缓存宕机了，那么也导致所有请求都查询数据库，数据库宕机
解决方案：
事前：

redis要高可用（搭建集群或者主从哨兵），避免redis不可用
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中
事中：

本地ehcache缓存(mybatis二级缓存)+限流&降级（比如返回：系统繁忙，请稍后再试或者网络开小差了等等），避免数据库被压垮
也可以使用极端的处理，把热点数据设置为-1，即永远不过期
事后： redis持久化，快速恢复缓存数据