什么是Redis缓存击穿、穿透、雪崩？

1、首先我们来看一下正常的数据访问

2、缓存穿透

• 问题描述：若用户$\color{#d21f1f}{大量}$的去中$\color{#d21f1f}{查询}$数据库中$\color{#d21f1f}{不存在}$的数据（数据库命中），就会给数据库带来大量的负载导致数据库挂掉。

• 解决方案

  1. 缓存空的对象：发现在数据库中不存在Key值，针对Key值缓存一个空的对象到缓存中（key，null）;当用户再次访问返回空，并且设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 缺点：会造成内存大量浪费；2，返回NULL，对用户不友好。
  2. 布隆过滤器： 就是一个很长的二进制数组，如果Key存在数据库就是1，否则就是0。哈希函数越多，误差率越小。消耗的内存、时间越多
     存值：一个字符串比如：Kevin，经过3个（也可能多个）不同的Hash算法，算出对应的下标，下标改为1。意味着不同的Key可能对应相同的下标，从而导致删除时将删除其他的Key的下标。
     检查：前端来了一个请求，由布隆过滤器判断，经过3个（也可能多个）不同的Hash算法得到索引取值，若值都为1，则可能存在，将请求打到缓存。若有一个为0，这返回空。
     
     优缺点！
     优点： 1，所占空间非常小，由一串二进制数组组成；2，插入与查询的速度非常快，因为是基于Hash算法，时间复杂度为O(K)，K代表用了几个Hash算法；3，保密性好，因为存储二进制数据，不储存原始数据。
     
     缺点： 1，很难去做删除操作，因为不同的Key可能对应相同的下标，从而导致删除时将删除其他的Key的下标；2，存在一定概率的误判，不可避免的问题，这个很好理解。

3，缓存击穿

• 问题描述：$\color{#d21f1f}{某个热点Key}$，在同一时刻失效，从而将大量的并发请求热点Key打到数据库中，从而导致数据库挂掉。

• 解决方案：
  1,使用分布式锁，多个线程需要去抢占这把锁，只有一个线程能抢到，从而访问数据库，并且将数据存到Redis缓存中，其他线程Sleep几毫秒，在去缓存中取。

4、缓存雪崩

• 问题描述：$\color{#d21f1f}{大量的Key}$，在同一时刻失效，从而将大量的并发请求打到数据库中，从而导致数据库挂掉。

• 解决方案：

1. 设置缓存的失效时间。让他不要在同一时间全部失效。随机初始化失效时间。
2. 将热点key平均的分布在不同的集群节点上。
3. 设置定时任务，不断的刷新缓存。