一、缓存穿透
概念
缓存穿透就好比你去图书馆找一本书，这本“书”压根就不存在于图书馆的藏书目录里，但你却一次次地去问图书管理员这本书在哪。在 Redis 缓存场景中，用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，每次请求都会直接打到数据库上，这就像一个穿透了缓存的“洞”，给数据库带来巨大压力。
常见原因
- 恶意攻击：黑客可能会故意发送大量不存在的 key 请求，试图拖垮数据库。
- 业务误操作：比如数据被误删，但缓存未更新。
解决方案
- 布隆过滤器：布隆过滤器可以提前拦截掉那些不可能存在的数据请求。它就像一个快速的预检关卡，在请求到达缓存和数据库之前，先判断这个 key 是否可能存在。如果判断不存在，就直接返回，不再进行后续请求。
- 空值缓存：当请求的数据在数据库中也不存在时，将这个空值也缓存起来，设置一个较短的过期时间。这样下次相同的请求就可以直接从缓存中获取空值，避免再次访问数据库。
二、缓存击穿
概念
缓存击穿类似于图书馆里有一本特别热门的书，突然这本书的借阅记录从目录中消失了（缓存过期），而此时有大量读者同时来借阅这本书，这些请求就会全部直接打到数据库上，给数据库造成瞬间的巨大压力。在 Redis 中，就是某个热点 key 在缓存中过期失效的瞬间，大量针对该 key 的请求同时到来，导致请求都直接访问数据库。
常见原因
- 热点数据过期：比如某明星突然宣布结婚，相关话题成为热点，对应的缓存 key 过期后，大量请求同时涌入。
解决方案
- 设置永不过期：对于一些热点数据，可以设置永不过期，或者手动更新缓存。这样就避免了因为过期而导致的缓存击穿问题。
- 加互斥锁：当缓存失效时，让一个请求去更新缓存，其他请求等待。等缓存更新完成后，其他请求再从缓存中获取数据。这样可以保证同一时间只有一个请求访问数据库。
三、缓存雪崩
概念
缓存雪崩就像是图书馆里大量的图书借阅记录同时消失了（大量缓存同时过期），所有读者的请求都直接涌向图书管理员（数据库），导致管理员忙不过来（数据库压力过大甚至崩溃）。在 Redis 中，就是大量的缓存 key 在同一时间过期，或者 Redis 服务宕机，导致大量请求直接访问数据库。
常见原因
- 缓存过期时间设置过于集中：比如很多缓存 key 的过期时间都设置为相同的值，这样就会在同一时间大量过期。
- Redis 服务故障：Redis 服务器出现宕机、网络故障等问题，导致缓存不可用。
解决方案
- 随机化过期时间：给不同的缓存 key 设置不同的过期时间，避免大量 key 在同一时间过期。可以在原本的过期时间基础上加上一个随机值。
- 使用多级缓存：除了 Redis 缓存，还可以使用本地缓存（如 Guava Cache）。当 Redis 缓存失效时，先从本地缓存获取数据，减少对数据库的访问。
- Redis 高可用：采用 Redis 集群、哨兵等机制，保证 Redis 服务的高可用性，避免因单点故障导致的缓存雪崩。
四、Redis 持久化策略
RDB（Redis Database）
- 概念：RDB 是 Redis 的一种快照持久化方式，它会在某个时间点将 Redis 内存中的数据生成一个快照文件（.rdb 文件）。就好比给数据库拍了一张照片，记录下当前的状态。
- 优点：文件紧凑，适合备份和灾难恢复；恢复数据速度快，因为只需要加载快照文件即可。
- 缺点：可能会丢失最后一次快照到宕机之间的数据；在生成快照时可能会对 Redis 性能产生一定影响。
AOF（Append Only File）
- 概念：AOF 是将 Redis 执行的所有写操作命令追加到一个文件末尾（.aof 文件）。就像一个操作日志，记录下所有对数据库的修改操作。
- 优点：数据安全性高，最多只会丢失 1 秒的数据（取决于配置）；AOF 文件是文本格式，易于理解和修改。
- 缺点：AOF 文件通常比 RDB 文件大；恢复数据速度相对较慢。
选择建议
- 如果对数据安全性要求不高，更注重恢复速度，可以选择 RDB 持久化。
- 如果对数据安全性要求较高，希望尽量减少数据丢失，可以选择 AOF 持久化，或者同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化方式。
通过了解缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的概念和解决方案，以及 Redis 的持久化策略，我们可以更好地使用 Redis 缓存，提高系统的性能和稳定性。
