緩存問題

1. 緩存穿透---查不到

緩存穿透是指用戶想查詢一個數據，發現Redis中沒有，也就是緩存沒有命中，就向持久性數據庫發起查詢，發現數據庫也沒有這個數據，于是查詢失敗了。

當用戶請求很多的情況下，緩存沒有命中，數據庫也沒有數據，會給數據庫造成很大的壓力，這就是緩存穿透。

解決方案

第一種解決方案：使用布隆過濾器

使用布隆過濾器之后，將存儲的數據放入布隆過濾器中，每次數據查詢首先查詢布隆過濾器，當在過濾器中判斷存在時，再到緩存查詢，如果沒有，再進入數據查詢。

如果在布隆過濾器中不存在，則直接返回告訴用戶該數據查不到，這樣能大大減輕數據庫查詢壓力。

第二種方案：緩存空對象

當數據庫數據不存在時，將返回的空對象緩存起來，同時設置一個過期時間，之后在訪問數據時，將從緩存中獲取，從而保護了數據庫。

存在問題：

對空值設置過期時間，會存在更新數據庫數據到緩存數據失效的這一段時間，緩存數據有問題（問題在于緩存的空對象數據，由于還沒有過期，但此時數據庫數據已經更新了），會對要保證數據一致性的業務造成影響。會需要更多的空間來存儲更多的控制，造成內存中有大量的空值的鍵。

2. 緩存擊穿---量太大,緩存過期

緩存擊穿是指一個熱點key,在不停的扛著大量的并發，當key在失效的瞬間，持續的大并發就會穿破緩存，直接請求到數據庫。對數據庫造成瞬間壓力過大。

解決方案

第一種方案：熱點數據永不過期

從緩存角度看，沒有設置過期時間，就不會存在緩存過期之后產生的問題。

第二種方案：加互斥鎖

使用分布式鎖，保證對每個key的訪問同一時刻只能一個線程去查詢后端服務，其他沒有獲取鎖權限的線程則等待即可。

3. 緩存雪崩

緩存雪崩是指在某一個時間段，緩存集中過期失效或者Redis宕機

對于數據庫而言，所有請求壓力會全部到達數據庫，導致數據庫調用量暴增，可能也造成數據庫宕機的情況

解決方案

第一種方案（預防為主）：Redis采用高可用

這種方案的思路就是集群使用，即使一個redis掛掉，其他redis還可以繼續服務。

第二種方案（降低發生時所造成的危害）：限流降級

這種思路就是在緩存失效后，通過加鎖或者隊列來控制讀取數據庫的線程數量讓線程在隊列排隊，控制整體請請求速率。

第三種方案：數據預熱

數據預熱即是在正式部署服務之前，先訪問一遍數據，可以將大部分的數據加載到緩存中，在即將發生大并發之前已經加載不同的key,設置不同的過期時間，讓緩存失效的時間更加均勻。