Redis

1、缓存击穿

大量的请求获取某个 key 对应的值，而这个 key 在某个时间突然失效了，意味着大量的请求就无法在缓存中获取数据了，而是去请求数据库了，这样很有可能导致数据库被击垮。

解决：

不要设置过期时间了，如果该key的数据更新了，那么就通过互斥锁的方式将其更新。

如果不使用互斥锁的方式很容易导致数据不一致的情况，这里为了保证缓存和数据库的一致性，就只能牺牲一点点的效率了。

2、缓存穿透

某个不存在的key一直被访问，结果发现数据库中也没有这样的数据，最终导致访问该key的所有请求都直接请求到数据库。

解决：

1）缓存空数值：不存在，则存个null，但需要设置过期时间，不然会导致查不到正确的值。

2）布隆过滤器：判断数据存在的概率，数组+hash函数

可能存在，再去查数据库

一定不存在，没必要查数据库

3、缓存雪崩

在某个时间节点，大量的 key 失效，导致大量的请求从缓存中获取不到数据而去请求数据库。

解决：

1）过期时间加随机值

2）加锁

在多个请求同时到达业务系统时候，只能有一个线程能获取到锁，然后才能继续去缓存或者是数据库中查询数据，然后后面的流程和之前的是一样的，执行完成后释放锁，然后其他线程再争抢锁，然后重复前面的流程。

优点：可以很好的保护数据库不会被打挂，缺点：并发度极低。

4、缓存预热

将一些可能经常使用数据在系统启动的时候预先设置到缓存中，这样可以避免在使用到的时候先去数据库中查询。

添加一个缓存刷新页，这样通过人工干预的方式将一些可能为热点的key添加到缓存中。

5、缓存降级

系统可以根据一些关键数据进行自动降级，降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。但是有的一些业务的核心服务是不能降级的。这是一种丢卒保帅的思想。