这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第 5 篇笔记。
Redis作为目前使用最广泛的高性能的分布式内存数据库，大家并不陌生。但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题。本片介绍在 redis 使用中对这些问题的处理方案。
缓存穿透
当查询 Redis 中没有的数据时，该查询会下沉到数据库层，同时数据库层也没有该数据，当这种情况大量出现或被恶意攻击时，接口的访问全部透过 Redis 访问数据库，而数据库中也没有这些数据，我们称这种现象为"缓存穿透"。缓存穿透会穿透 Redis 的保护，提升底层数据库的负载压力，同时这类穿透查询没有数据返回也造成了网络和计算资源的浪费。
（需要注意的是针对缓存穿透的攻击往往不只针对某一特定数据，而是随机多个不存在的数据进行攻击）
缓存穿透解决方案
方案一
解决方案：把空对象缓存起来。当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间，这样，就能够在一定程度上保障后端数据库的安全。
方案二
使用布隆过滤器，布隆过滤器可以针对大数据量的、有规律的键值进行处理。一条记录是不是存在，本质上是一个Bool值，只需要使用 1bit 就可以存储。我们可以使用布隆过滤器将这种表示是、否等操作，压缩到一个数据结构中。
- 如果Redis内不存在该数据，则通过布隆过滤器判断数据是否在底层数据库内；
- 如果布隆过滤器告诉我们该key在底层库内不存在，则直接返回null给客户端即可，避免了查询底层数据库的动作；
- 如果布隆过滤器告诉我们该key极有可能在底层数据库内存在，那么将查询下推到底层数据库即可；
缓存击穿
某一时刻有大量的 redis 缓存过期，导致该时刻大量 redis 查询为空，从而转向数据库查询给服务器带来负担。
解决方案
使用分布式锁，保证对于每个Key同时只有一个线程去查询后端的服务，某个线程在查询后端服务的同时，其他线程没有获得分布式锁的权限，需要进行等待。
缓存雪崩
缓存雪崩是缓存击穿的"大面积"版，缓存击穿是数据库缓存到Redis内的热点数据失效导致大量并发查询穿过redis直接击打到底层数据库，而缓存雪崩是指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增，我们称这种现象为"缓存雪崩"。
解决方案
在可接受的时间范围内随机设置key的过期时间，分散key的过期时间，以防止大量的key在同一时刻过期。
