什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿以及解决方案

什么是缓存雪崩？

场景：

  例如淘宝平台，某位后端研发童鞋小明，将Redis缓存中所有key(假设有1000w的key)的过期时间设置为同一时间，假设都设置为5秒；5秒后，所有key都过期了，这时候就需要从数据库中拿到key对应的数据，重新设置到缓冲中，这是正常流程。其实，当有1000w的请求打到数据库中，试问哪家的数据库可以抗住这个压力(除非特别有????)，肯定是顶不住的，最后数据库宕机，凉了~，绩效也没了。

图解：

解决方案：

• 要保证redis的高可用，可以使用主从+哨兵或redis cluster，避免服务器不可用；

• 使用本地ehcache缓存+hystrix限流/降级，当redis查询不到结果，可以从本地缓存中查询，如果还是查不到，就要从数据库中查询，不过这里要有一层限流，防止数据库被打死；

• 使用redis的持久化RDB+AOF组合策略，防止缓存丢失并且可以快速恢复数据；

• 需要给redis缓存中的key值设置过期时间时，尽量不要设置同一时间，如果业务场景允许可以将缓存时间加个随机数。

什么是缓存穿透？

场景：

  还是拿淘宝平台举例，某黑客发现淘宝有羊毛可以褥，就不断地重试某个接口，并且随机生成一串字符串传过去，由于开发接口时，阿里童鞋小明可能会这么写，当在缓存中查询不到数据，就从数据库查询，判断是否存在；

  那么，问题就来了，黑客在写脚本的时候，不小心多按了几个0，每次请求10w次，这10w次请求都是会打到数据库，要是频繁被这样请求，数据库不宕机才怪；

图解：

解决方案：

• 对请求参数做校验，例如可以用正则；

• 可以改一下逻辑，当查询不到数据后，可以直接返回空，不要再从数据库查询了；

• 可以引入布隆过滤器，过滤一些异常的请求。

什么是缓存击穿？

场景：

  以淘宝为例，在淘宝平台上，肯定存在很多热点商品即热点数据，当热点数据过期后，会并发的从数据库中查到数据后，重新设置缓存；试想淘宝双十一，剁手党有人在抢东西，并发量非常大，数据库也是顶不住这么大的并发量的，顶不住就凉了。

图解：

解决方案：

• 可以将热点数据的过期时间设置为永久有效(有人可能会问，万一这个热点商品下架了，这个缓存不就成了了脏数据吗？其实会有这种场景存在，主要还是具体情况具体分析，看业务场景吧)；

• 维护一个定时任务，将快要过期的key重新设置；

• 可以使用分布式锁，当在缓存中拿不到数据时，使用分布式锁去数据库中拿到数据后，重新设置到缓存；

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