穿透雪崩

https://juejin.im/post/5c9a67ac6fb9a070cb24bf34

缓存穿透：不存在

查询一个数据库**不存在**的值，那么缓存必然也是不存在的，则每次查询都会经过一次缓存查询和数据库查询。
常见于黑客攻击

解决：

1、**缓存空值，并设置过期时间
如果某个 key 对应数据库中的值为 null，则把它放入 Redis 中，下次这个 key 再来查询的时候，就直接从 Redis 返回。
缺点：对于大量的、不相同的无效 key**，缓存每个无效的 key 会消耗 Redis 的内存。所以要设置过期时间

2、布隆过滤器 BloomFilter
类似于 HBase 的 Set，来判断某个元素是否存在与某个集合中。
大数据场景应用较多。

布隆过滤器可以先将无效 key 过滤掉：

布隆过滤器的原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751
1、对一个值 baidu 进行三个（多个）哈希算法，得到三个值，然后保存到位图中：

2、对 tencent 进行同样操作，会覆盖掉位图上各个位置的值：

3、查询 dance，对它进行三次哈希算法，得到三个值，对应的三个位置如果都是 0，则说明一定不存在。
对应的三个位置只要存在一个 1，就可能存在，存在的 1 越多，存在的概率越大。
如果三个位置都是 1，这个元素也并不一定存在，因为有可能是其他元素的位。

缓存击穿：热点数据

背景：首先当被缓存的数据过期后，如果有查询请求来，则会去数据库查询，然后再更新缓存。
缓存击穿：一个或多个热点数据的缓存正常**过期。由于是热点数据，所以对于每个 key 的查询请求都是非常多的，从而导致这些查询落到数据库**。

解决：这是个多线程**查询数据库导致的问题，可以加入互斥锁，只允许一个线程来查询当前 key 对应的数据，其他线程等待。当查询完成并更新缓存后，其他线程需要再查询一次缓存(双重检测**)。此时缓存已经更新，便不会再去数据库查询了。

缓存雪崩：大面积失效

缓存**大面积**失效，从而导致查询全部落到数据库。一般是因为大量缓存都设置了相同的过期时间，或者是缓存服务宕机导致的。

解决：设置随机的缓存失效时间，在原有的失效时间上进行小范围的随机取值。

• 也可以考虑使用单线程去查询数据库更新缓存，其他线程必须等它更新成功后，才能从缓存中获取。这里和缓存击穿的场景类似，可以使用互斥锁。

其他：

缓存预热：

系统上线后，将数据加载到缓存系统，避免用户请求的时候，先查询数据库再设置缓存。
解决：

• 手工操作
• 数据量不大的话，项目启动自动加载
• 定时刷新

缓存更新：

Redis 自带的缓存淘汰策略。
业务策略：

• 定时去清理过期缓存，和更新
• 用户请求触发，检查是否过期，再去数据库查询然后更新

缓存降级：

使用缓存返回默认值，起到服务降级作用，保护后端服务和数据库。