这是我参与「第五届青训营」笔记创作活动的第12天
- 使用了redislabs/rebloom作为镜像，该镜像集成了布隆过滤器插件，在项目中也有使用布隆过滤器（但测试的时候发现很麻烦，所以配置文件中添加了一个开关，测试的时候就关掉了）
- 使用的客户端是redigo，因为方便配置连接池
- 缓存穿透
当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。
缓存穿透的发生可能是黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；
- 在本项目中可能出现的地方有：
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- 用户模块——登录、关注，同时大量登录、关注不存在的用户。
我们的解决措施是: 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在该userId，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。我们在写入用户信息到数据库时，添加该用户id到布隆过滤器中。
- 缓存雪崩
当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩的问题。
我们的解决措施是:过期时间统一为一天加一个小时内的随机值，让缓存失效的时间点尽量均匀，防止缓存雪崩，布隆过滤器没有设置过期时间。
- 缓存击穿
我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如关注操作，这类被频地访问的数据被称为热点数据。
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。
我们的解决措施是:分布式互斥锁。
