缓存击穿、穿透、雪崩

缓存穿透

概念：请求数据库访问时，假如发送的请求传进来的key是不存在Redis中的，那么就查不到缓存，查不到缓存就会去数据库查询。

怎么发生：

• 服务器被攻击
• 误删热点key

怎么解决：

1. 把无效的Key存进Redis中。如果Redis查不到数据，数据库也查不到，我们把这个Key值保存进Redis，设置value="null"，当下次再通过这个Key查询时就不需要再查询数据库。这种处理方式肯定是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。
2. 使用布隆过滤器。布隆过滤器的作用是某个 key 不存在，那么就一定不存在，它说某个 key 存在，那么很大可能是存在(存在一定的误判率)。于是我们可以在缓存之前再加一层布隆过滤器，在查询的时候先去布隆过滤器查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回。（不存在一定不存在，存在不一定存在）

缓存雪崩

概念：当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。

怎么发生：

• 缓存雪崩 主要是同一时间大规模缓存失效，所以有两种情况
• Redis宕机
• key采用了相同的过期时间

怎么解决：

• 在原有的失效时间上加上一个随机值，比如1-5分钟随机。这样就避免了因为采用相同的过期时间导致的缓存雪崩。
• 在允许的情况下，设置热点key永不过期
• 搭建Redis集群，提高Redis的容灾性。

缓存击穿

概念：假如发送的请求传进来的key是不存在Redis中的，那么就查不到缓存，查不到缓存就会去数据库查询。

怎么解决：

• 如果业务允许的话，对于热点的key可以设置永不过期的key。
• 使用互斥锁。如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库打死。当然这样会导致系统的性能变差。

缓存雪崩与缓存击穿有点类似，缓存雪崩是大规模的key失效，而缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了