缓存穿透 & 缓存雪崩 & 缓存预热 & 缓存热点并发访问

一、什么是缓存穿透？

缓存未命中某key，转而到db中查询。

缓存穿透的漏洞

恶意利用不存在的key频繁攻击应用，导致请求直接落到DB中，可能导致DB瞬时高负载或挂掉。

缓存穿透解决方案一：

先查询缓存，若缓存为null，则查询db，若DB仍返回无结果，将该key写入缓存，标识为不存在key（例如将对应v设置成统一值，标识该v的所有keyDB中不存在），同样key再访问应用时，查询缓存！=null 且 = &&直接返回null，从而减少对db的请求。 

不存在key在缓存中如何处理：

1、可将key设置过期时间，3min（3分钟内，同一不存在key只需要查询一次db即可）
2、若有合理场景，可不设置过期时间，有该key写入数据时，更新key对应v即可。

 缓存穿透解决方案二：

bloom过滤器

将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的BitSet中，不存在的数据将会被拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

二、什么是缓存雪崩？

缓存服务挂了，客户端直接穿透缓存，请求到数据库里面。数据库负载非常高。甚至数据库拖挂。

注：网上有说服重启导致雪崩效应，笔者想了想应该不会。因为一般服务都集群、低峰期重启、且重启后AOF 或 RDB持久化文件会被优先加载，重新load重启前缓存数据到服务中。（意料之外的服务重启除外）

雪崩解决方案：

1、保持缓存层服务器的高可用。监控、集群、哨兵。当一个集群里面有一台服务器有问题，让哨兵踢出去。

2、请求排队处理，限流，避免db压力突高

3、提前演练，缓存层crash后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对此做一些预案设定。

三、什么是缓存预热？

提前批量Load缓存数据：系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

预热思路：

1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

3、定时刷新缓存；

四、缓存热点数据并发访问？

A、B、C、D同时请求一个资源，不存在时都要去请求DB。

热点数据重建优化方法： 

互斥锁： 只允许一个请求重建缓存。 其他请求等待缓存重建执行完，重新从缓存获取数据即可。