什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，以及各自的解决方案

什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存雪崩

当缓存数据大面积失效，导致请求无法从缓存中拿到数据而是直接访问数据库。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个缓存中和数据库中都不存在的数据，导致每次查询这条数据都会透过缓存，直接查库，最后返回空。当用户使用这条不存在的数据疯狂发起查询请求的时候，对数据库造成的压力就非常大，甚至可能直接挂掉。这种情况的流程就变成下图这样了：

缓存击穿

缓存击穿是指当缓存中某个热点数据过期了，在该热点数据重新载入缓存之前，有大量的查询请求穿过缓存，直接查询数据库。这种情况会导致数据库压力瞬间骤增，造成大量请求阻塞，甚至直接挂掉。

解决方案

缓存雪崩

针对第一种大量key同时过期的情况，解决起来比较简单，只需要将每个key的过期时间打散即可，使它们的失效点尽可能均匀分布。

针对第二种redis发生故障的情况，部署redis时可以使用redis的几种高可用方案部署，部署方法可以参考我之前的文章Redis高可用方案—主从（masterslave）架构、Redis高可用架构—哨兵（sentinel）机制详细介绍、Redis高可用架构—Redis集群（Redis Cluster）详细介绍。

除了上面两种解决方式，还可以使用其他策略，比如设置key永不过期、加分布式锁等。

缓存穿透

解决缓存穿透的方法一般有两种，第一种是缓存空对象，第二种是使用布隆过滤器。

第一种方法比较好理解，就是当数据库中查不到数据的时候，我缓存一个空对象，然后给这个空对象的缓存设置一个过期时间，这样下次再查询该数据的时候，就可以直接从缓存中拿到，从而达到了减小数据库压力的目的。但这种解决方式有两个缺点：（1）需要缓存层提供更多的内存空间来缓存这些空对象，当这种空对象很多的时候，就会浪费更多的内存；
（2）会导致缓存层和存储层的数据不一致，即使在缓存空对象时给它设置了一个很短的过期时间，那也会导致这一段时间内的数据不一致问题。

第二种方案是使用布隆过滤器，这是比较推荐的方法。所谓布隆过滤器，就是一种数据结构，它是由一个长度为m bit的位数组与n个hash函数组成的数据结构，位数组中每个元素的初始值都是0。在初始化布隆过滤器时，会先将所有key进行n次hash运算，这样就可以得到n个位置，然后将这n个位置上的元素改为1。这样，就相当于把所有的key保存到了布隆过滤器中了。

举个例子，比如我们一共有3个key，我们对这3个key分别进行3次hash运算，key1经过三次hash运算后的结果分别为2/6/10，那么就把布隆过滤器中下标为2/6/10的元素值更新为1，然后再分别对key2和key3做同样操作，

当客户端查询时，也对查询的key做3次hash运算得到3个位置，然后看布隆过滤器中对应位置元素的值是否为1，如果所有对应位置元素的值都为1，就证明key在库中存在，则继续向下查询；如果3个位置中有任意一个位置的值不为1，那么就证明key在库中不存在，直接返回客户端空即可

缓存击穿

解决缓存击穿的方法也有二种，第一种是设置key永不过期；第二种是使用分布式锁，保证同一时刻只能有一个查询请求重新加载热点数据到缓存中，这样，其他的线程只需等待该线程运行完毕，即可重新从Redis中获取数据。

1、在设置热点key的时候，不给key设置过期时间即可。不过还有另外一种方式也可以达到key不过期的目的，就是正常给key设置过期时间，不过在后台同时启一个定时任务去定时地更新这个缓存。

2、使用加锁的方式，锁的对象就是key，这样，当大量查询同一个key的请求并发进来时，只能有一个请求获取到锁，然后获取到锁的线程查询数据库，然后将结果放入到缓存中，然后释放锁，此时，其他处于锁等待的请求即可继续执行，由于此时缓存中已经有了数据，所以直接从缓存中获取到数据返回，并不会查询数据库。