redis

前提

redis作为缓存使用时，在高并发下场景下发生缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩

缓存击穿

​缓存击穿：

缓存击穿指的查询某一热点数据，但由于该数据在某一时刻过期失效，导致请求直接打到数据库，引发数据库负载激增。

解决方案：使用setnx分布式锁，在加锁了之后，由于锁会有过期时间，然而又不能保证，锁一定不会在执行结束过后过期，
那么，我们就可以采用多线程的方案，让锁每隔一定时间，就重新设置它的超时时间。

缓存穿透：在某个时间点，缓存中的大量数据同时过期失效，导致大量请求直接打到数据库上，引发数据库压力极速增加，甚至崩溃。

解决方案：使用布隆过滤器：布隆过滤器用于快速判断一个元素是否存在于集合中。部署在Redis的前面，去拦截数据，减少对Redis的冲击，将所有可能的查询值都加入布隆过滤器，当一个查询请求到来时，先经过布隆过滤器判断是否存在于缓存中，避免不必要的数据库查询。缺点是不能修改数据进行修改，可以是使用布谷鸟过滤器

缓存雪崩

缓存雪崩：在某个时间点，缓存中的大量数据同时过期失效，大量请求直接打到数据库，从而引发数据库压力激增，甚至崩溃的现象。

解决方案：这个没有完美解决方案，指的是大面积的 key 同时过期，导致大量并发打到我们的数据库

①正常的思路就是，就是让并发分散开来：让过期时间分散开，并发量就会分成一部分，一部分，少量的打到数据库上，减少数据库压力

②如果过期时间无法分散情况下，在 service 服务层，查询时，设置一个短暂的随机延迟时间，查询的操作就会被分散了开来；少量的请求，先查询，就会读数据库，然后存入 redis；
其他请求，由于随机时间，稍稍慢了点，就可以去 redis 读出数据，会有几十或者上百（可以根据业务实际预测情况来设置）毫秒级别，这个时间是比较短暂的。