Redis缓存雪崩、击穿、穿透、双写一致性、并发竞争、热点key重建优化、BigKey的优化 等解决方案

一. 缓存雪崩

1. 含义

　同一时刻，大量的缓存同时过期失效。

2. 产生原因和后果

(1). 原因：由于开发人员经验不足或失误，大量热点缓存设置了统一的过期时间。

(2). 产生后果：恰逢秒杀高峰，缓存过期，瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上，如果系统架构没有熔断机制，直接将导致系统全线崩溃。

3. 处理方案

(1). 设置不同的缓存失效时间，比如可以在缓存过期时间后面加个随机数，这样就避免同一时刻缓存大量过期失效。

setRedis（key，value，time + Math.random() * 9999）；

(2). 针对系统的一些热点数据， 可以设置缓存永不过期。 （或者定时更新）

(3). 设置二级缓存架构C1、C2，C1在前，C2在后，C1的缓存可以设置不同的过期时间，C2缓存与DB保持强一致性，实现数据同步。

PS：该二级缓存架构，同样也适用于解决下面的缓存击穿。

(4). 从架构层面来说：Redis做集群，将热点数据分配在不同的master上，减轻单点压力，同时master要对应多个slave，保证高可用； 系统架构要有快速熔断策略，减轻系统的压力。

二. 缓存击穿

1. 含义

　某热点Key扛着大量的并发请求，当key失效的一瞬间，大量的QPS打到DB上，导致系统瘫痪。

PS：缓存击穿和缓存雪崩类似，击穿是某些热点key失效一瞬间大量请求打到DB上，缓存雪崩是指缓存面积失效导致大量请求打到DB上。所以二者的处理方案类似。

2. 处理方案

(1). 热点key过期时间后加随机数 。

(2). 热点key缓存永不过期（但是value需要开个子线程去更新）

(3). 二级缓存架构策略。（详见上面）

(4). 采用互斥锁更新，保证同一进程针对相同的数据不会并发打到DB上，从而减轻DB的压力。

(5). 缓存失效的时候随机sleep一个很短的时间，再次查询，如果失败则执行更新操作。

三. 缓存穿透

1. 含义

　业务请求中数据缓存中没有，DB中也没有，导致类似请求直接跨过缓存，反复在DB中查询，与此同时缓存也不会得到更新。

举个例子：

　商品表中的id是自增，并且以id为缓存的key，商品库存为value事先存在redis中。但此时过来的请求id均为负数，-1，-2，-3