1. 缓存穿透

缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据。这种情况下，请求肯定会打到数据库，就可能导致数据库宕机。

解决这个问题有两种方法：

• 缓存空查询，但是这样会占用额外的空间
• 验证过滤，例如布隆过滤器

布隆过滤器

布隆过滤器是进行相对准确的存在性验证的高效且节省空间的做法，其底层原理是经过多层的哈希过滤。

简单的来说，我们维护一个哈希数组，对于所有存在的key值，会进行遍历，对每个key值都是用N个hash函数计算其会投射到的位置，这样我们仅能得到一个01数组的过滤器了。

当一个请求过来后，我们会使用N个hash函数分别计算请求的key会映射到数组的哪一位，只有每一位都全部通过，才允许请求通过。

经过上面的步骤，我们可以做到只要存在的key值一定能通过，但是不排除会有一小部分不存在的key通过过滤器的情况。

但是我们可以通过调整数组长度L以及hash函数的个数N来改变通过准确率的期望值，具体的数学推理过程大家感兴趣的可以再深入学习。

2. 缓存击穿

缓存击穿，是指缓存中没有但数据库中有的热点key在短时间被大量访问。

解决这个问题有三种方法：

• 设置热点key不过期
• 加分布式锁
• 限流

3. 缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一时间段缓存集中失效，导致请求全部走数据库，引起数据库压宕机。

解决这个问题，可以设置随机过期时间。

4. 缓存一致性问题

解决数据库与缓存不一致问题的主流做法是延迟双删。

延迟双删的流程如下：

1. 更新操作熟悉删除Redis缓存
2. 之后更新数据库中的数据
3. 更新操作休眠一段时间
4. 更新操作再次删除Redis缓存

下面我们逐步来解析每一步操作的意义：

1. 第一次删除Redis缓存：这是为了防止更新操作在更新MySQL数据库时，有读请求读到Redis中的脏数据。
2. 再次删除Redis缓存：这是啥为了防止更新操作在第一次删除Redis缓存后，有读请求优先于更新请求到达MySQL，再次读取脏数据到Redis缓存。
3. 休眠一段时间：这是为了防止更新操作在第一次删除Redis缓存后，有读请求优先于更新请求到达MySQL，但是晚于更新操作再次删除Redis缓存，导致Redis缓存被再次更新成脏数据。