Redis-缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

一、缓存处理的流程

当前台请求数据时，后台就会先从缓存中读取数据，如果取到数据就会直接返回结果，而取不到时则会去数据库中读取相应数据，并加载进缓存返回结果，如果数据库也未读取到相应数据，则直接返回空结果。

二、缓存穿透

问题描述：
当一个用户查询数据，先到缓存中查发现没有，又到数据库中去查，发现也没有，本次查询失败。如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，此时黑客便可以利用此漏洞不断访问该id，造成数据库崩溃。

解决方案：

1. 布隆过滤器：
   布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合就丢弃，可以避免底层存储系统有过大压力，他的优点是空间效率和查询时间都比一般算法快，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
   
2. 缓存空值：
   当查询数据的结果为空时，不管其存不存在，都对该空结果进行缓存，并设置一个较短的过期时间，这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

三、缓存击穿

问题描述：
是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），如双十一抢购，这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
解决方案：

1. 加互斥锁：
   分布式锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大。

2. 设置热点数据永远不过期：
   只要热点key永不过期，就不会产生相应问题。

3. 预先设置热门数据：
   在redis高峰访问时期，提前设置热门数据到缓存中，或适当延长缓存中key过期时间。

四、缓存雪崩

问题描述：
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：

1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3. 设置热点数据永远不过期。