缓存雪崩

缓存雪崩：当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，无法在 Redis 中处理，那么这些请求将会直接访问数据库，从而导致数据库压力骤增，严重的话会导致数据库崩溃宕机，进而导致整个系统崩溃。

解决方案：

• 避免为大量的数据设置成同一个过期时间，我们可以在设置过期时间时添加一个随机数，这样就可以保证数据不会在同一个时间过期了。
• 互斥锁，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一个时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis），当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取到互斥锁的请求，要么等待锁释放后，重新读取缓存，要么直接返回空值或者默认值。实现互斥锁时，要设置超时时间，不然某个请求拿到锁后，如果请求发生意外情况而一直阻塞，一直不释放锁，这时其他请求不能拿到锁，整个系统就会出现无响应的现象。
• 后台更新缓存，业务线程不再负责更新缓存，缓存不必设置有效期，让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。

缓存击穿

缓存击穿：如果缓存中的某些热点数据过期了，此时大量的请求访问这些热点数据，就无法从缓存中读取，进而直接访问数据库，导致数据库被高并发请求冲垮。

解决方案：

• 互斥锁，保证同一时间内只有一个线程更新缓存，未能获取到互斥锁的请求，要么等待锁释放，要么直接返回空值或默认值。
• 不给热点数据设置过期时间，由后台异步更新缓存，或者在热点数据要过期前，提前通知后台线程更新缓存并重新设置过期时间。

缓存穿透

缓存穿透：当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时失效，再去访问数据库，发现数据库中也没有这些数据，没办法构建缓存为后续的请求服务。当有大量这样的请求时，数据库的压力会骤增，进而导致数据库崩溃。

解决方案：

• 非法请求判断：在请求入口处加入请求参数校验，检查参数是否合理有效，如果是非法参数，直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。
• 缓存空值或默认值，针对某些要查询的数据，在缓存中设置一个空值或默认值，这样后续的请求可以直接从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用程序，而不会进一步查询数据库。
• 布隆过滤器：当用户请求到来时，可以通过查询布隆过滤器来快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用再查询数据库了，这样就能保证数据库正常运行。