缓存穿透问题
- 先来看一个常见的缓存使用方式:读请求来了，先查下缓存，缓存有值命中，就直接返回;缓存没命中，就去查数据库，然后把数据库的值更新到缓存，再返回。
- 缓存穿透:指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。通俗点说，读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值的查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。
- 缓存穿透一般都是这几种情况产生的:
- 业务不合理的设计，比如大多数用户都没开守护，但是你的每个请求都去缓存，查询某个userid查询有没有守护。
- 业务/运维/开发失误的操作，比如缓存和数据库的数据都被误删除了。
- 黑客非法请求攻击，比如黑客故意捏造大量非法请求，以读取不存在的业务数据。
- 如何避免缓存穿透呢?一般有三种方法：
- 如果是非法请求，我们在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。
- 如果查询数据库为空，我们可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。(业务上比较常用，简单有效)
- 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。
缓存雪崩问题
- 缓存雪崩:指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。
- 缓存雪崩一般是由于大量数据同时过期造成的，对于这个原因，可通过均匀设置过期时间解决，即让过期时间相对离散一点。
- Redis 故障宕机也可能引起缓存雪崩。这就需要构造Redis高可用集群。
缓存击穿问题
- 缓存击穿: 指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发诸求过来，从而大量的请求打到数据库。
- 缓存击穿看着有点像缓存雪崩，其实它两区别是，缓存雪崩是指数据库压力过大甚至down机，缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面。可以认为击穿是缓存雪崩的一个子集吧。
- 解决方案就有两种:
- 使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令如(Redis的setnx)去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
- “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。
