添加缓存
模型分析
原来的模型，客户端的请求直接被转到数据库进行查询
增加中间层（redis）
缓存穿透
缓存穿透是指 客户端请求的数据缓存和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，请求一直被打进数据库中。
例如：用户请求数据，例如ID为负数。
解决方法：
1、无意义数据放入缓存，下一次相同请求就会命中缓存；
2、IP过滤；
3、参数校验；
4、布隆过滤器；
缓存空对象
把空的值缓存到redis中
缺点：
额外的内存消耗（可以设置比较短的过期时间）
可能造成短期的不一致（如果设置空到缓存之后刚好又插入了对应数据）
布隆过滤
布隆过滤器怎么知道数据存不存在呢？
布隆过滤器会将键（不含值）以一定的哈希算法映射到一个二进制数组中，如果布隆过滤器中未表示有此值，则一定没有。标识有则大概率有。（因为一个值计算出hash之后如果对应位数组为0则一定是没有，对应位数组为1可能是因为其他数据hash映射也正好是这里）
因为布隆过滤是bitmap二进制数组，占用量很小
主动防御
上面两种都是被动的方式，当然也可以主动去防止缓存穿透
基础格式校验
如果使用ID查询，可以使用非常复杂的ID规则，别人就不好猜测ID的规律去发送请求。如果是乱写的请求，可以通过检验是否符合ID的规则直接进行过滤。
用户权限校验
接口有权限，哪些用户可以访问，对于用户访问频率限流
缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时间内大量缓存key同时失效或者redis服务器宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方法
解决方案
- 给不同的Key的TTL添加随机值（避免同一时间失效）
- 利用Redis集群提高服务的可用性（让缓存节点分布在不同的物理节点上）
- 生成不失效的缓存数据
- 定时任务更新缓存数据
- 给缓存业务添加降级限流策略
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- 如果redis宕机了，mysql必须顶住，我们可以主动拒绝一些服务，把服务量压缩到数据库可承受的范围内
- 给业务添加多级缓存
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- 代理nginx可以加缓存，后端（比如go）也可以加缓存，然后redis和mysql
缓存击穿
缓存击穿是热点key的问题，高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数请求到达数据库端，给数据库造成巨大冲击。（少量key，大量访问）
缓存重建复杂：实际业务中，不是单纯查询出来缓存那么简单，可能缓存的结果来自于一个多表查询和计算出来的产物。
在这个漫长的重建缓存的过程中，会有无数请求不断打入数据库
解决方案
互斥锁
利用锁机制，只让一个进行重建。只有获取锁成功的线程才能进行写入缓存
简而言之，就是在缓存重建时让访问进程由并发执行变成串行执行
这个方案有个最大的问题，互相等待。（在创建的时候涌入的所有进程都只能在那等待）
逻辑过期
相当于redis中expire为0，永不过期（一般来说这个问题出现在活动业务比较多，如果活动持续一个月，那么过期时间直接设置成一个月或者直接不过期，等待活动结束一并删除）。但是数据中会有个字段控制过期时间，每次拿数据进行一下逻辑判断，如果过期了，就去数据库更新数据。更新数据的过程也用到了锁机制，但是如果获取不到锁，则会直接返回旧的数据而不是等待。
这个方案最大的问题是不能保证一致性，它会返回过期的数据
