Redis的穿透、击穿、雪崩问题
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Redis穿透
解决方法1：布隆过滤器
解决方法2：返回空对象
解决方法3：接口校验
Redis击穿
解决方案1：可以设置热点数据永远不过期
解决方案2：添加锁
Redis雪崩
解决方案1：加互斥锁
解决方案2：将key的过期时间随机化
解决方案3：使用Redis集群提高可用性
解决方案4：数据预热
补充：
因为Redis是在内存中操作的，速度很快，所以我们经常使用Redis缓存数据。但是东西总有两面性，Redis也有它的问题，就是穿透、击穿、雪崩问题，现在记录一下。
Redis穿透
定义：如果我们查询一个数据会先到缓存中查，如果没有才去数据库查。如果有人利用不存在的key一直访问就会一直到数据库中查，这样就会导致Redis缓存穿透掉直接到数据库。这样肯定是不好的。
解决方法1：布隆过滤器
将所有可能存在数据，分别通过多个哈希函数生成多个哈希值，然后将这些哈希值存到一个足够大的bitmap中，此时一个一定不存在的数据就会被这个bitmap拦截直接return，从而减少了数据库的查询压力。
解决方法2：返回空对象
当某个请求的key在redis缓存和数据库中都查不到数据时，直接将这个key对应的空数据存在redis中，这样下次这个key又过来就直接走缓存，就不会到数据库中了，这个key和空数据应该设置过期时间，防止存储过多空数据浪费内存。
redisCache.getItem(key) = null & 数据库中也查不到redisCache.setItem(key，null，2分钟，minute）解决方法3：接口校验
在接口层，获取请求的参数进行校验，发现有不合法的key直接return掉，连查询都不给机会。
boolean isNormal = checkKey(key);
if(isNormal){return ...
}Redis击穿
定义：某一个热点key在redis缓存中过期失效了，这时大量用户对这个热点数据进行请求，但是由于缓存中已经失效了，就会到数据库中查询，此时数据库一时处理大量的查询，又是同样的数据像在数据库上击穿了一个点。
解决方案1：可以设置热点数据永远不过期
将那些用户经常查询的数据对应的key设置永远不过期，就可以保证走缓存了。
解决方案2：添加锁
可以使用分布式锁或互斥锁。多个请求都同时查询这个热点数据，使用锁机制只让第一个请求获取锁去数据库查这个热点数据，其他线程保持阻塞，这个热点数据查询出来后写入到redis缓存中，其他请求后面从缓存中取数据即可。
Redis雪崩
定义：和击穿不同的是，击穿是某条数据过期了。雪崩是大批量数据都过期了，而这大批量数据的请求过来后，Redis缓存失效，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大甚至宕机。
解决方案1：加互斥锁
跟缓存击穿解决思路一致，大量请求只有第一个请求获得到锁才能查询数据库，然后将数据写入redis后释放锁，其他请求直接查缓存。
解决方案2：将key的过期时间随机化
打乱key的过期时间，避免大批量的key同时过期，这样就不会有大量请求同一时间都查询数据库。或者将经常访问的数据的key永远不过期。
解决方案3：使用Redis集群提高可用性
使用Redis主从+哨兵，主Redis失效了或者宕机了，使用哨兵将从机切换成主机，这样就算一个缓存失效了，也有另一个顶上。
解决方案4：数据预热
在正式部署之前，把可能的数据直接写入到缓存中，这样就可避免在系统上线后这些热点数据被大量请求走数据库。
补充：
redis哨兵模式：针对Redis集群，Redis提供了哨兵模式的命令，哨兵是一个独立运行的进程，原理是哨兵通过向Redis集群发送命令，通过Redis服务器返回其状态监控Redis服务器的状态，当哨兵监测到Redis主机宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他服务器，修改配置文件，让他们换主机。
以上知识点记录好，后面遇到问题一定还是需要条件去实操验证呀！
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