一、缓存雪崩
缓存大面积失效，导致数据库宕机，最终引发系统崩溃，称为缓存雪崩
原因
- 大量数据同时过期
- Redis宕机（运维方向，不作过多介绍，我也不会）
如何避免
知道了引发缓存雪崩的原因，那我们就可以有针对性的去制定预防措施，对于大量数据过期导致的缓存雪崩，可以通过如下措施进行预防：
- 均匀设置过期时间
- 互斥锁
- 后台更新缓存：缓存永久有效，由后台线程更新缓存。
tips：redis由内存淘汰策略，“永久有效”并不意味着不会被淘汰
内存淘汰策略：而当 Redis 的运行内存已经超过 Redis 设置的最大内存之后，则会使用内存淘汰策略删除符合条件的 key，以此来保障 Redis 高效的运行。
在配置文件中，通过maxmemory来设置最大内存。
总共有8种淘汰策略，根据淘汰数据的范围可以分为两类：
- 设置了过期时间的数据
- volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值
- volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值
- volatile-lru：优先淘汰最久没有使用的键值
- volatile-lfu：最少使用的键值
- 所有数据
- allkeys-random
- allkeys-lru
- allkeys-lfu
- noeviction：不淘汰数据
二、缓存击穿
热点数据过期，大量请求直接访问数据库，数据库被冲垮
缓存击穿和缓存雪崩其实很像，都是因为缓存过期，所以避免缓存击穿的方式也差不多
- 互斥锁方案
- 不给热点数据设置过期时间，后台异步更新缓存
三、缓存穿透
访问的数据，既不在缓存中，也不在内存中
原因
- 业务误操作（没啥好说的，打工人瑟瑟发抖）
- 黑客攻击
应对措施
针对于恶意攻击，常见应对方案有三种
- 非法请求的限制
- 缓存空值或者默认值
- 使用布隆过滤器（重点）
重点介绍布隆过滤器，这是个啥玩意儿呢?
布隆过滤器是用于标记数据是否存在于数据库中，布隆过滤器由两个部分组成：位图数组+N个哈希函数，布隆过滤器通过三个操作完成数据的标记：
- 使用N个哈希函数，对数据进行哈希
- 将N个哈希值与数组长度进行取模
- 将取模结果对应的位图数组中的值修改为1
要判断数据是否存在于数据库中，就可以通过判断位图数组中对应的值是否存在0
- 如果存在0，则数据不在数据库中
- 如果不存在0，则数据可能不在数据库中（由于存在哈希碰撞）
