Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

1. 缓存穿透
        用户不断的向服务器发送请求查询不存在的数据（缓存中和数据库中均不存在），每次查询数据的时候服务器都会查询数据库，导致服务器压力增大。

1.1 产生原因

        redis查询不到数据库。

        出现很多非正常URL访问。

1.2 解决方案:

        对空值缓存：对查询结果为空的请求也更新缓存，并设置一个短时间的过期时间，这样下次查询就从缓存中读取结果，降低了数据库的读取压力。

        设置可访问的名单(白名单)： 禁止发送大量无意义请求的IP访问。

        采用布隆过滤器： 对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。

2. 缓存击穿
        缓存中某个数据过期了，而此时有大量请求访问这个过期的数据，此时大量请求同时访问数据库，导致数据库压力瞬时增大。

2.1 产生原因:

        redis某个key过期了, 大量访问使用这个key。
2.2 解决方案:

        设置热点数据永不过期。

        使用互斥锁。

3. 缓存雪崩
        在极短的时间里，大量缓存中的数据集中过期，导致大量请求同时访问数据库，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。

注：雪崩时大量数据过期，击穿时热点数据过期。

3.1 产生原因:

        在极少时间段, 查询大量key的集中过期情况
3.2 解决方案:

构建多级缓存架构。

使用锁或队列。

设置过期标志更新缓存。

将缓存失效时间分散开。

    /**
     * 解决缓存雪崩
     * @return
     */
    public User getUser2(String userId) {
        //从缓存中获取user信息
        User user = (User) redisTemplate.opsForValue().get(userId);

        if(user == null) {
            //如果缓存数据为空，从数据库中获取user信息
            user = lUserMapper.getUserByUserId(userId);

            if(user == null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(userId,null,3, TimeUnit.MINUTES);
            }else {
                //设置随机过期时间，将数据写入缓存，防止缓存雪崩
                long mins = random.nextInt(60) + 60;
                redisTemplate.opsForValue().set(userId, user, mins, TimeUnit.MINUTES);
            }
        }
        return user;
    }