缓存穿透

缓存穿透：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库，失去了缓存保护后端存储的意义。

解决方案

缓存空值

如果访问数据库后还未命中，则把一个空的对象或默认值缓存到Redis上，之后再访问这个数据就可以在缓存中命中

优点：

实现简单，维护方便

缺点：

额外消耗内存
可能会造成短期的数据不一致

布隆过滤

除了缓存空对象，我们还可以在存储和缓存之前，加一个布隆过滤器，做一层过滤。

布隆过滤器里会保存数据是否存在，如果判断数据不不能再，就不会访问存储。
布隆过滤器是一个连续的数据结构，每个存储位存储都是一个bit，即0或者1, 来标识数据是否存在。如果数据存在则放行，这个请求会去访问Redis，即使Redis缓存过期，请求也会在数据库中命中。假设判断数据不存在则直接返回

优点：

内存占用较少，没有多余key

缺点：

实现复杂
存在误判可能

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案

利用Redis集群提高服务的可用性
给业务添加多级缓存，每一级缓存的失效时间都不同
为了避免大量的缓存在同一时间过期，可以把不同的 key 过期时间随机生成，避免过期时间太过集中
热点数据永不过期
给缓存业务添加降级限流策略，当出现大量缓存失效，而且处在高并发高负荷的情况下，在业务系统内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的 fallback（退路）错误处理信息

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案

加锁更新
查询缓存，发现缓存中不存在，加锁，让其它线程等待，只让一个线程去更新缓存。
优点：
- 没有额外的内存消耗
- 保证数据一致性
- 实现简单
缺点：
- 线程需要等待，性能受影响
- 可能有死锁的风险
异步更新
我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据就会一直在内存中，我们可以采用逻辑过期方案，每次在保存值时额外增加一个逻辑过期时间，这个时间由我们自己来维护，每次拿出数据判断是否过期，如果已经过期则开一个新的线程去异步更新缓存中的数据，并先返回过期的数据
优点：
- 线程无需等待，性能较好
缺点：
- 不保证数据的一致性
- 有额外的内存消耗
- 实现比较复杂

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