Redis 缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
一、场景
在今天的互联网里，高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词，那么我们的系统也承受着巨大的压力，首当其冲的解决方案就是redis。 那么redis使用不当就会产生雪崩、穿透、击穿等问题，这也是考验一个程序员技术能力的时刻。 当然面试的时候，这也是高频面试题，几乎大厂都会问到。下面跟着贴心老哥一起来看看这些技术吧。
缓存雪崩：
1概念：在高并发下，大量缓存key在同一时间失效，大量请求直接落在数据库上，导致数据库宕机。
2.解决方案
- 随机设置key失效时间，避免大量key集体失效。setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；
- 若是集群部署，可将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能够避免key全部失效问题
- 不设置过期时间
- 跑定时任务，在缓存失效前刷进新的缓存
缓存穿透
1.概念
redis缓存和数据库中没有相关数据(例用户直接携带id<=0的参数不断发起请求)，redis中没有这样的数据，无法进行拦截，直接被穿透到数据库，导致数据库压力过大宕机。
2：解决方案
- 对不存在的数据缓存到redis中，设置key，value值为null(不管是数据未null还是系统bug问题)，并设置一个短期过期时间段，避免过期时间过长影响正常用户使用。
- 拉黑该IP地址
- 对参数进行校验，不合法参数进行拦截
- 布隆过滤器 将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap(位图)中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
缓存击穿
1.概念：
某一个热点key，在不停地扛着高并发，当这个热点key在失效的一瞬间，持续的高并发访问就击破缓存直接访问数据库，导致数据库宕机。
2.解决方案
- 设置热点数据"永不过期"
- 加上互斥锁：上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后将数据放到redis缓存起来。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存 最后总结 雪崩是大面积的key缓存失效；穿透是redis里不存在这个缓存key；击穿是redis某一个热点key突然失效，最终的受害者都是数据库。
