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前言
Redis作为流行的分布式缓存，在实际生产环境中会遇到缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等异常场景，为了避免异常带来巨大损失，我们需要了解每种异常产生的原因和对应的解决方案，来提升系统可靠性和可用性。
缓存穿透
简介
用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在,用户每次请求数据都需要查询数据库，导致对后台数据库的频繁访问，数据库负载压力增大，这种现象就叫做缓存穿透。
产生原因
说明：
- 大量访问不存在的key，导致数据库处理大量请求
解决方案
解决缓存穿透的方法有两种，第一种是缓存空对象，第二种是使用布隆过滤器。
缓存空对象
当数据库中查不到数据的时候，缓存空对象，然后给这个空对象的缓存设置过期时间，下次再查询 数据的时候，直接从缓存中获取，从而达到了减小数据库压力的目的。
方案缺点
- 需要缓存层提供更多的内存空间来缓存空对象,浪费更多内存空间。
- 即使在缓存空对象时设置很短的过期时间，也会导致这一段时间内的数据不一致问题。
布隆过滤器
关于布隆过滤器将在后续的文章中详细讲解，本文不进行阐述。
缓存击穿
简介
Redis中存在某些热点数据时，即有大量请求并发访问的key-value数据。当极热点key-value数据突然失效时，缓存未命中引起对后台数据库的频繁访问，这种现象叫缓存击穿。
产生原因
说明：热点数据过期，导致大量的查询请求穿过缓存，直接查询数据库。
解决方案
缓存击穿的解决方案有两种，第一种是设置key永不过期；第二种是使用分布式锁，保证同一时刻只能有一个查询请求重新加载热点数据到缓存中，这样，其他的线程只需等待该线程运行完毕，即可重新从Redis中获取数据。
设置key永不过期
在设置热点key的时候，不给key设置过期时间即可。
分布式锁
针对热点key采用分布式锁，当大量查询同一个key的请求时，只能有一个请求获取到锁，查询数据库，然后将结果放入到缓存中，然后释放锁，此时，其他处于锁等待的请求即可继续执行，由于此时缓存中已经有了数据，所以直接从缓存中获取到数据返回，并不会查询数据库。
缓存雪崩
简介
缓存数据在同一个时间点失效，导致大量的请求到数据库，从而使得数据库崩溃
产生原因
说明：
- 第一种为大量Key同一时间过期
- 第二种为Redis故障
解决方案
针对第一种大量Key同时过期
-
设置每个key的过期时间尽量不一样，可以在超时时间上添加一个随机时间长度，使它们的失效点尽可能均匀分布。
-
针对热度数据可以永不过期
针对第二种Redis发生故障
- 采用Redis的几种高可用方案部署，具体的部署方案可以参考我之前写的Redis的高可用架构。
总结
本文讲解缓存的雪崩、击穿、穿透问题的产生的原因和解决方案，如有疑问，请随时反馈。
