Redis 雪崩、穿透、击穿、并发、缓存讲解以及解决方案
1.缓存雪崩
数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
- 比如一个雪崩的简单过程
1.redis集群大面积故障
2.缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis
3.redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库
4.mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机
5.由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。
- 如何预防缓存雪崩
1.缓存的高可用性
缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
2.缓存降级
可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持)，但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。
当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。
降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。
比如推荐服务中，很多都是个性化的需求，假如个性化需求不能提供服务了，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面是个大空白。
在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：
（1）一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
（2）警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
（3）错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
3.Redis备份和快速预热
1)Redis数据备份和恢复
2)快速缓存预热
4.提前演练
最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。
2.缓存穿透
- 原因描述
指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果 key 不存在或者 key 已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。
但是这种方法存在一个问题，比如我传一个用户 id 为 - 1，这个用户 id 在缓存里面是肯定不存在的，所以会去数据库里面查询，如果有搞事情的人，大批量请求并传用户 id 为 - 1，那就和没用 redis 一样，导致数据库压力过大而崩溃。
- 解决办法
方法一：在接口层增加校验，不合法的参数直接返回。不相信任务调用方，根据自己提供的 API 接口规范来，作为被调用方，要考虑可能任何的参数传值。
方法二：在缓存查不到，DB 中也没有的情况，可以将对应的 key 的 value 写为 null，或者其他特殊值写入缓存，同时将过期失效时间设置短一点，以免影响正常情况。这样是可以防止反复用同一个 ID 来暴力攻击。
方法三：正常用户是不会这样暴力功击，只有是恶意者才会这样做，可以在网关 NG 作一个配置项，为每一个 IP 设置访问阈值。
方法四：高级用户布隆过滤器（Bloom Filter), 这个也能很好地防止缓存穿透。原理就是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个 Key 是否在 DB 中存在，不存在你 return 就好了，存在你就去查了 DB 刷新 KV 再 return
3.缓存击穿
- 原因描述
缓存击穿跟缓存雪崩有些类似，雪崩是大面积缓存失效，导致数据库崩溃，而缓存击穿是一个 key 是热点，不停地扛住大并发请求，全都集中访问此 key, 而当此 key 过期瞬间，持续的大并发就击穿缓存，全都打在 DB 上。就又引发雪崩的问题。
- 解决方法
方法一：把这个热点 key 设置为永久有效。
方法二：使用互斥锁，这是比较常用的方法，简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去查询数据库，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如 Redis 的 SETNX 或者 Memcache 的 ADD）去 set 一个 mutex key，当操作返回成功时，再进行查询数据库的操作并回设缓存；否则，就重试整个 get 缓存的方法。
4.缓存并发
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。
5.缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。
这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
1. 接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
2. 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。
