Redis 特性：

1. 缓存不命中时被动写(即查不到缓存则去查数据库并写入缓存)，且从存储层查不到数据则不写入缓存

Redis 引发问题及解决方案

缓存穿透

解释：

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据（key）,导致频繁向底层数据库查询，缓存失去意义。流量过大时，会造成DB宕机

解决方案：

1. 布隆过滤器

将所有可能存在的key存到一个足够大的bitmap中，一定不存在的key会直接被bitmap拦截掉，避免继续向DB查询

1. 修改redis从DB中查不到数据不写入规则

若向DB查询后返回空数据，仍然把空结果进行缓存，但是过期时间设置较短（<5min）

如何选择：针对一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是随机，那么我们采用第一种方案就会缓存大量不存在key的数据。那么这种方案就不合适了，我们可以先对使用布隆过滤器方案进行过滤掉这些key。所以，针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，优先使用第二种方案直接过滤掉。而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，则可优先采用第一种方式进行缓存

缓存雪崩

解释：

某一时刻失效（过期）缓存过多 或 Redis宕机，请求全部转发到DB,DB压力过大宕机，重启数据库后，新的流量继续造成数据库宕机

解决方案：

1. 尽量保证key过期时间分散
2. 分级缓存

第一级缓存失效时，访问二级缓存（两级缓存失效时间不同）

1. 热点数据永不过期

物理不过期：key不设置过期时间 ;逻辑不过期：过期时间存储到value中，快过期时，后台构建异步线程进行缓存构建

1. 保证缓存高可用

主从+哨兵

1. 互斥锁

缓存失效后，通过互斥锁或队列控制读数据写缓存线程数据量，如：一个key只允许一个线程查询，其他对这个key的查询进入线程等待

1. 熔断，限流降级

当流量达到一定阈值时，返回提示，不进行DB查询。保证部分用户正常访问，其他用户多次刷新也可请求到数据。

缓存击穿

解释：

某一时刻，某个缓存过期，大量并发请求这个缓存，导致所有请求转发到DB,造成DB宕机

解决方案：

1. 热点数据永不过期
2. 在缓存失效后，通过互斥锁 或 队列来控制 读数据写缓存 的线程数量