redis应用07:缓存穿透，缓存雪崩

缓存相关问题

缓存穿透，缓存雪崩，缓存预热，缓存算法，缓存降级

缓存算法：FIFO,LRU

缓存预热：事先把热点数据导入到缓存，并定期更新缓存中的热点数据；

缓存降级：应该该并发压力下，关掉非核心服务，节约资源服务于核心服务

分布式缓存：redis cluster就是分布式缓存，主从模式维护高可用；

数据库集群；

参考

https://juejin.im/post/5aa8d3d9f265da2392360a37

缓存穿透

导致缓存穿透的原因：
查询大量缓存和数据库中根本就不存在的数据。
无论是缓存穿透还是缓存雪崩，都会导致数据库瞬间面临巨大的压力，致使数据库崩溃。
数据库读写是io操作，io操作并发能力不高；

解决方案：
1.缓存空数据；

2. BloomFilter：在请求缓存前过滤keys，没有的key不放行；
   bloomFilter可以避免有人攻击redis cluster，随机提交了大量的垃圾keys，浪费空间和资源；

缓存雪崩

导致缓存雪崩的原因：
1.热点数据集中失效
2.缓存服务器挂了

致使数据库瞬间压力剧增，导致数据库崩溃了；

解决方案；
1.加锁
2.设置不同的失效时间

高并发处理中缓存、降级、限流技术

https://blog.csdn.net/liujianwd/article/details/77482041
http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2306477
降级：关掉非核心服务，节约资源给核心服务

学习锁，分布式锁，是为了解决数据库雪崩的问题的；

是为了控制并发量；数据库的io读写；

无论是缓存穿透，还是缓存雪崩， 最后都把压力落在了数据库的io读写上，
数据库面临短时内的超高并发，会雪崩的；

做了这些都是为了保护脆弱的数据库；

缓存穿透和缓存雪崩，都可以通过加锁的方式控制打到db上的并发量，

秒杀系统设计

https://segmentfault.com/a/1190000008888926

缓存穿透和缓存雪崩解决方案

https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506
https://blog.csdn.net/wang0112233/article/details/79558612

缓存穿透，解决方法：

1、缓存层缓存空值。
–缓存太多空值，占用更多空间。（优化：给个空值过期时间）
–存储层更新代码了，缓存层还是空值。（优化：后台设置时主动删除空值，并缓存把值进去）

2、将数据库中所有的查询条件，放到布隆过滤器中。当一个查询请求来临的时候，先经过布隆过滤器进行检查，如果请求存在这个条件中，那么继续执行，如果不在，直接丢弃。

缓存雪崩（缓存失效）
如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

    缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储

解决方法：

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存
不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。