缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的区别及解决方案

1、缓存穿透

⼤量请求的 key 根本不存在于缓存中，导致请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这⼀层。

解决方案：

1. 缓存⽆效 key，并设置过期时间，避免占用大量空间。
2. 设置 key 的规则：表名:列名:主键名:主键值
3. 参数校验。
4. 布隆过滤器。

布隆过滤器 底层使用 bit 数组存储数据，该数组中的元素默认值是0。

布隆过滤器第一次初始化的时候，会把数据库中所有已存在的 key，经过一些列的 hash 算法（比如：三次 hash 算法）计算，每个 key 都会计算出多个位置，然后把这些位置上的元素值设置成1。

之后，有用户 key 请求过来的时候，再用相同的 hash 算法计算位置。

• 如果多个位置中的元素值都是1，则说明该 key 在数据库中已存在。这时允许继续往后面操作。

• 如果有1个以上的位置上的元素值是0，则说明该 key 在数据库中不存在。这时可以拒绝该请求，而直接返回。

使用布隆过滤器确实可以解决缓存穿透问题，但同时也带来了两个问题：

1. 存在误判的情况。（如果想减少误判率，可以适当增加hash函数）
2. 存在数据更新问题。（如果数据库中的数据更新了，需要同步更新布隆过滤器。但它跟数据库是两个数据源，就可能存在数据不一致的情况。）

布隆过滤器要看实际业务场景再决定是否使用，它帮我们解决了缓存穿透问题，但同时了带来了新的问题。

2、缓存雪崩

缓存同⼀时间⼤⾯积的失效，所以，后⾯的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受⼤量请求⽽崩掉。

解决方案：

• 事前：尽量保证整个 redis 集群的⾼可⽤性，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。
• 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 崩掉。随机设置缓存数据的过期时间，防止同一时间大量数据过期现象发生。热点数据不设置过期时间，永不过期。
• 事后：利⽤ redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存。

3、缓存击穿

缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

缓存雪崩 与 缓存击穿 的区别？

缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

1. 加互斥锁，再把从数据库中查询到的结果，又重新放入缓存中。
2. 定时任务给指定 key 自动续期。
3. 热点数据不设置过期时间，永不过期。