redis系列8——缓存穿透、失效、雪崩

        缓存能够加快读写速度，也可以降低数据库或者下游接口的压力。

一、缓存穿透

        缓存穿透是指某个不存在的key一直被访问，缓存不存在，数据库也不存在数据，请求都直接访问数据库。如果并发高的情况下可能导致数据库宕掉。

解决方案：

1.缓存空数据：key数据不存在，缓存NULL，设置短一点的过期时间。

2.布隆过滤器：使用布隆过滤器能确定某个key一定不存在或可能存在。可能存在查数据库，一定不存在就返回。适合命中率不高、数据相对固定的场景，缓存空间占用很少。布隆过滤器不能删除数据，删除需要重新初始化。

举例：一个值要放到布隆过滤器内，需要使用多个不同的hash函数生成多个hash值（3个）。比如hello生成3个hash值后的数据位置148变成1。world生成hash返回248，会覆盖hello的48位置的1。

值可能存在的原因：值越多位置为1的多，某个值真实不存在经过多次hash之后位置可能都是1，程序会判断可能存在。

数组长度设置：初始化布隆过滤器设置规则预计元素为N,误差率为m%,根据这两个参数会计算出底层的bit数组大小。预计元素设置过小，查询任何key都会返回存在，误报率变高。预计元素设置过大，会浪费存储空间，效率低。

二、缓存失效(击穿)

        大量请求访问同一个key对应的val，这个热点key失效了，直接请求到数据库，数据库瞬间压力过大甚至挂掉。

解决方案：

1.针对这种热点数据不设置过期时间。

2.key的数据更新，通过互斥锁的方式更新，先获取分布式锁，获取锁成功去请求数据库读取数据更新到缓存，获取锁失败让请求等待，使用互斥锁会保证数据一致性，可能影响一点效率。

 三、缓存雪崩

        某个时间节点，大量key失效，导致大量请求在缓存内没有获取到数据，请求都打到数据库，高并发情况下可能导致数据库宕机。

 解决方案：

1.随机值：分散key的过期时间，设置key过期时间的时候为过期时间增加随机值。避免因为同样的过期时间导致的缓存雪崩。

2.增加限流：请求的流量达到一定的阈值，直接返回，防止过多请求打到数据库。

四、缓存预热

        系统启动的时候把一些缓存预先设置到缓存中，避免用到的时候在去数据库查询。或者增加缓存刷新后台，人工干预。

五、缓存降级

        流量突增的情况下，系统根据关键数据自主降级，保证核心系统可用。