redis开发中常见问题以及解决方案

缓存穿透

生成原因

缓存穿透是在指查询一定不存在的数据时，由于当缓存不命中时需要从数据库中查询，查询不到数据
则不写入缓存，这将导致每次请求这个不存在的数据时都要去数据库中查询

解决方案

 1. 布隆过滤器：在持久层查询不到数据就向redis中缓存空结果，查询时先判断是否exists（key），如果有直接返回空，如果没有则查询后返回
 	--BloomFilter：根据Google的BloomFilter编写一个RedisBloomFilter来获取数据库中一定不存在的数据(会有些许容错率)
 	--BloomFilter缺点：BloomFilter维护起来非常麻烦(不能进行删除)；向数据库中添加数据时，也要向BloomFilter中添加本条数据
 2. 缓存null对象：当insert时需要清除查询的key，否则即便DB中有值也查询不到(也可以为空缓存设置过期时间)
 	---在传参的URL中进行加密

缓存雪崩

缓存雪崩：缓存大量失效时，引发大量查询数据库

解决方案

 1. 用锁/分布式锁/队列串行访问
 2. 缓存失效时间均匀分布	

具体实现

1. 加锁排队(限流)--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
	--例如对某个key只允许一个线程进行查询数据和写缓存，其他线程等待
2. 数据预热--可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，在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

热点key

当某个key访问非常频繁时key失效，导致大量线程来构建缓存，导致负载增加，系统崩溃

解决方案

 1. 使用锁：单机时用synchronized,lock等;集群使用分布式锁
 	--	双重检查锁
 2. 缓存过期时间不设值，而是设值key对应的value中，如果检测到存在的时间超过过期时间则异步更新缓存
 3. 在value中设置一个比过期时间小的过期时间值，当小的时间过期后，延长小时间并做更新缓存操作
 4. 设置标签缓存，标签缓存设置过期时间，当标签缓存过期后，需要异步更新实际缓存