缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩以及解决方法

redis是一种NoSql高速缓K-V存数据库，可以实现快速的访问。

redis比较适用于存储Session信息、缓存、排行榜、消息队列、好友关系以及计数器等

redis缓存穿透

redis缓存穿透指的是去查询一个一定不存在的数据，但是在缓存中并没有这个数据，需要从数据库中查询，而数据库中也没有这个数据，所以并不会写入到redis中，这就导致每次都去访问这个不存在的数据都会去查询数据库，也就造成了缓存穿透。

解决办法：

• 将空值做缓存，如果从数据库中并不能查询该数据，我们可以设置一个过期时间较短的空值存入到redis中

• 使用拦截器，对访问的数据进行判断，屏蔽掉一定不存在的数据。

• 采用布隆过滤器，使用一个较大的bitmap来过滤key。

布隆过滤器

布隆过滤器的工作原理很好理解，就是将对象存入到一个散列表中，以此来判断该对象是否存在。为了提高判断性，可以使用多个散列函数进行散列分布。

布隆过滤器的集体实现方法，将一个对象经过多个散列函数，得出不同的哈希值，然后将bitmap中的位置由0置为1，例如一个Tom可能经过三个散列函数，存在以十六空间的bitmap中，位置可能是3,5,15。

对象需要经过多次散列的原因是，不同的对象，经过同一个散列函数，哈希值可能会相同，也就是散列碰撞，因此我们需要尽量去降低这种可能性。

所以综上，我们如果想要判断一个对象是否存在，需要将该对象依次经过散列函数，计算出哈希值，只要在bitmap中有一个位置为0，则该对象一定不存在。如果该对象所有位置都为1，那么该对象可能存在（散列碰撞可能会导致我们误判）。

redis缓存击穿

缓存击穿为缓存雪崩的一个特例，指的是某一热点数据，在缓存过期的一刻，有大量的请求访问该数据，导致击穿到DB，造成DB的压力过大。

解决方法

• 使用synchronized+双重检查机制，将数据从DB中写入到缓存中，减轻DB压力。

• 设置热点数据永不过期

Redis缓存雪崩

缓存雪崩指的是缓存集中在一段时间内消失，导致大量的缓存击穿，从而DB压力负载过大。

解决方法

• 使用synchronized+双重检查机制，通过加锁来控制读取数据库写入缓存的数量，某个key只允许一个线程进行查询和写入缓存，其他线程等待。

• 给缓存过期时间加随机值，减少缓存在同一时间过期。

• 缓存预热，避免项目在启动时，缓存为空，造成大量请求到DB，提前将数据加载到缓存中。