redis——缓存穿透、击穿、雪崩
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缓存穿透
特点
原因
解决方案：
缓存击穿
特点
原因
解决问题
缓存雪崩
特点
原因
解决
缓存穿透
key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id 获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有, 若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
特点
1、应用服务器压力突然变大
也就是服务器的请求变多，导致压力变大然后，开始请求redis
2、redis命中率降低
大量请求redis，如果有大量查出不到的结果的，就会导致redis缓存命中降低，打请请求转移到数据库。
3、一直查询数据库
所有的请求都转移到数据库，无法同步至redis，此时数据库无法承受请求压力，最终导致崩溃。
在整个过程中虽然redis一直在平稳运行，但是访问都到了数据库，这就是缓存穿透。
原因
1、redis查询不到数据，造成大面积微命中
2、出现了很多非正常URL访问（恶意攻击）
解决方案：
1、对空值缓存：如果查询返回的数据是空的，那么吧空结果也进行缓存，设置空结果过期时间，设置较短一些
2、设置可访问白名单
使用bitMaps定义，名单id作为偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较如果存在才可以访问。效率低
3、采用布隆过滤器
实际上是一个很长的二进制向量（位图）和一系列的随机映射函数（哈希函数），可能有时候即使存在也不会命中
4、进行实时监控
当发现redis命中率开始急速降低，排查访问对象和访问数据，对相关的请求设置黑名单限制服务
缓存击穿
key对应的数据存在,但在redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一-般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
特点
1、数据库访问压力瞬间增加
2、redis里没有出现大量过期
3、redis正常运行，但是数据库崩溃
原因
1、redis某个key过期了，大量访问使用这个过期的key
解决问题
1、预先设置热门数据
在高峰之前，把热门数据提前存到redis里面，加大这些热门数据的key的过期时长
2、实时调整
现场监控热门数据，实时调整时长
3、使用锁
（1）在缓存失效的时候（判断拿出来的值为null），不是立即去load db
（2）先试用缓存工具的某些带有成功返回值的操作（比如redis的SETNX），去set一个mutex key 也就是上锁的key
（3）当操作返回成功时，在进行load db 的操作，并回设缓存，最后的删除mutex key
（4）当操作返回时失败，证明有线程正在load db ，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。
缓存雪崩
特点
数据库压力变大
数据库压力变大，应用程序访问变慢，造成redis大规模访问等待，这就导致了服务器崩溃，redis崩溃，数据库崩溃，就像雪崩一样
原因
在极少的时间内段，查询大量的Key的集中过期的情况，
解决
1、构建多级缓存架构：
nginx缓存+redis缓存+其他缓存（ehcache等）
2、使用锁或者队列
用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况
2、设置过期标志更新缓存
记录数据是否过期（设置提前量），如果过期就触发另外的线程在后台实时更新Key的缓存
4、将缓存失效时间分散开
比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5 分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。