缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存穿透

  指查询一个一定不存在的数据，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，可能导致数据库挂掉。

解决方案：

1、查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存，但过期时间会比较短。

2、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，从而避免了对数据库的查询。

缓存击穿

  对于设置了过期时间的 key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这时间点对这个 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后端 DB 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 DB 压垮。

解决方案：

1、最暴力：设置热点数据永远不过期。
2、使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去 load db，先使用如 Redis 的 setnx 去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行 load db 的操作并回设缓存，否则重试 get 缓存的方法。

缓存雪崩

  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 DB， DB 瞬时压力过重导致雪崩。与缓存击穿的区别：雪崩是很多 key，击穿是某一个key 缓存。

解决方案：

1、最暴力：设置热点数据永远不过期。
2、将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

布隆过滤器

  布隆可以看成数据库的缩略版，用来判定是否存在值。启动的时候过滤器是要全表扫描的，数据库数据发生变化的时候会更新布隆过滤器。
  布隆过滤器的原理：当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。查询时，将元素通过散列函数映射之后会得到k个点，如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在，直接返回；如果都是1，则查询元素很可能存在，就会去查询redis和数据库。