Redis缓存的穿透、击穿和雪崩效应

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缓存穿透

1.场景【key不存在，高并发查询数据库】

缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询，导致缓存无法命中，每次请求都要都要穿透到后端数据库查询，使得数据库的压力非常大，甚至导致数据库服务压死；

2.解决方案

a、接口层实现api限流、防御DDOS、接口频率限制、网关实现黑名单、用户授权、id检查等；
b、从缓存和数据库都取不到数据的话，一样将数据库空值放入缓存中，加上短时间的有效期（只适合单个key 随机生成不同key、影响正常使用）
c、布隆过滤器

缓存击穿

1.场景【单个热点key失效时，高并发查询数据库】

在高并发的情况下，当一个缓存key过期时，因为访问该key请求较大，多个请求同时发现缓存过期，因此对多个请求同时数据库查询、同时向Redis写入缓存数据，这样会导致数据库的压力非常大；

2.解决方案

a、使用分布式锁
保证在分布式情况下，使用分布式锁保证对于每个key同时只允许只有一个线程查询到后端服务，其他没有获取到锁的权限，只需要等待即可；这种高并发压力直接转移到分布式锁上，对分布式锁的压力非常大。获取到锁的请求将数据写入成功到redis中， 通知没有获取锁的请求直接从Redis获取数据即可
b、使用本地锁
使用本地锁与分布式锁机制一样，只不过分布式锁适应于服务集群、本地锁仅限于单个服务使用。
c、软过期
设置热点数据永不过期或者异步延长过期时间；
d、布隆过滤器
e、到期前的续命(在value设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1，当t1过期的时候，延长t1并做更新缓存操作。)

缓存雪崩

1.场景【多个key同时失效，高并发查询数据库】

缓存雪崩指缓存服务器重启（没有持久化）或者大量的缓存集中在某个时间段失效，突然给数据库产生了巨大的压力，甚至击垮数据库的情况。

2.解决方案

1.对不用的数据使用不同的失效时间
2.使用集群化分摊部署我们key
3.使用二级缓存
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

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