redis探索之缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透

        在如今的互联网环境中，似乎每个系统都会用到缓存，大数据横行，大量数据因为着传统的mysql硬盘查询会变成系统瓶颈。所以我们引入缓存的目的就是提高系统响应速度，提高吞吐量。将热门数据放入缓存降低查库次数。既然缓存举足轻重，那么应用缓存时，遇到的问题和解决办法，就变成了程序员必备、面试必会。

        系统中使用的基本缓存逻辑

第一板斧：缓存穿透

        缓存穿透是指查询一个压根不存在的数据。因为缓存中并不存在，所以请求会查询数据库，由于不存在数据，也不会存入缓存。

解决办法

        1.缓存空值：这个很简单，也很容易想到，有问题的数据我也给你存在缓存中，告诉缓存，它是有问题的，别往后边传了。避免请求穿透缓存发到数据库。

        2.采用布隆过滤器：使用bloom过滤器，将数据库数据，映射在布隆过滤器。作为第一道安全门，过滤无效请求。

第二板斧：缓存击穿

        缓存击穿是指一个Key热点缓存数据在某个时间点过期后，恰好这个时间有大量请求查询这个Key，这些请求就都被发送到数据库。

 

        解决办法

                提前将热点数据放置到缓存，并且设置永不过期或者使用定时任务刷新缓存数据与过期时间。

                使用分布式锁，保障在缓存失效时不会大量并发都发送到数据库。

        缓存穿透与缓存击穿的区别

                缓存穿透请求的是缓存中没有，数据库中也没有的数据，加上大量的并发，导致的系统瘫痪。

                缓存击穿请求的是缓存中没有，但是数据库中有的数据。

第三板斧：缓存雪崩

        缓存雪崩是指缓存中的key在同一时间大面积失效，导致大量请求发送到数据库。是缓存击穿的特殊情况。

        常见的原因是：1.redis服务器挂了；2.大量缓存数据设置了相同的过期时间，在某个时间点暴雷。

        解决办法

                将过期时间分散开，设置为固定时间+随机数，减少一起过期的可能性。

                使用锁或消息队列，限制并发量。

                设置多级缓存，像CPU三级缓存那样，层层筛选。