Redis缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩

  缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到数据库，数据库瞬时压力过重雪崩。

解决方案

1. 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上
2. 不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

缓存穿透

  缓存穿透指恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常，甚至瞬间宕机。

解决方案
1、采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

2、如果一个查询返回的数据为空，仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟

缓存击穿

  缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从数据库加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把数据库压垮。缓存击穿和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。

解决方案
1、使用互斥锁(mutex key)
  业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去加载数据库，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

2、"提前"使用互斥锁(mutex key)：
  在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。

3、设置value永不过期：
这里的“永远不过期”包含两层意思：
(1) 从Redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了不会出现热点key过期问题，即“物理”不过期
(2) 从功能上看，把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，即“逻辑”过期