Redis缓存雪崩、穿透、击穿场景及常见处理方案

一般情况下Redis用于减轻请求对数据库的压力，所以一旦redis缓存出现雪崩、穿透、击穿情况，此时请求会直接请求数据库，大量的请求就可能导致数据库响应超时甚至崩溃，所以应该尽量防止redis出现以上情况。
一、缓存穿透：
关键词：绕过Redis直接访问DB
Redis作为缓存一般使用方式，先去 Redis 中查找某资源，Redis 中查不到就去 DB 中查，DB 中查到后回写一份数据到 Redis 中；非正常情况下有用户恶意重复请求资源A，该资源在 Redis 和 DB 中都不存在。那么每次请求都会直接打到 DB 上，增加DB压力。
解决方案：
1、缓存空结果
当Redis 及 DB 中都不存在该资源，就缓存空结果一段时间，一定要设置一个较短的缓存失效时间，防止数据库数据更新后，请求依然返回缓存的情况。
2、用户合法性校验
对用户的请求合法性进行校验，拦截恶意重复请求。
3、布隆过滤器
此文作者介绍的非常详细：
布隆过滤器究竟是什么，这一篇给讲的明明白白的

二、缓存击穿
关键词：针对某key定点打击
试想如果所有请求对着一个 key 照死里搞，这是不是就是一种定点打击呢？
怎么理解呢？举个极端的例子：比如某某明星爆出一个惊天狠料，海量吃瓜群众同时访问微博去查看该八卦新闻，而微博 Redis 集群中数据在此刻正好过期了，那么无数的请求则直接打到了微博系统的物理 DB 上，DB 瞬间挂了。
解决方案：
1、热点数据永远不过期
比如我们可以将某个 key 的缓存时间设置为 25 小时，然后后台有个 JOB 每隔 24 小时就去批量刷新一下热点数据。
2、使用互斥锁
容易影响吞吐量，大部分项目设置热点 key 永不过期就妥妥的了。

三、缓存雪崩
关键词：热点key同时过期
Redis集群中的热点 key 在某一时刻同时失效，海量请求直接请求 DB，DB可能在瞬间就被打爆了。
解决方案：
1、Redis 失效时间加上随机数
Redis 失效时间加上随机数，是一种比较取巧的解决方案。在一定程度上减轻了 DB 的瞬时压力，但是这种方案也在一定程度上增加了维护的成本。
2、Redis 永不过期
实现见上文。
参考资料：
https://juejin.cn/post/6880752890416529416
https://juejin.cn/post/7027440894378770439