一、缓存访问
1、客户端发送请求
2、服务首先会请求 redis，查看请求的内容是否存在
3、redis 将请求结果返回给服务，如果返回的结果有数据则直接返回给客户端；如果没有数据则会继续往下执行
4、服务从数据库中查询请求的数据
5、数据库将查询的结果返回给服务
6、如果数据库有返回数据，则将返回的结果添加到 redis
7、将请求到的数据返回给客户端
二、缓存穿透
通过接口访问一个缓存和数据库都不存在的数据。
因为服务出于容错考虑，当请求从持久层查不到数据则不写入缓存，这将导致请求这个不存在的数据每次都要到持久层去查询，失去了缓存的意义。
此时，缓存起不到保护后端持久层的意义，就像被穿透了一样。导致数据库存在被打挂的风险。
解决办法
1、接口请求参数的校验。对请求的接口进行鉴权，数据合法性的校验等；比如查询的 userId 不能是负值或者包含非法字符等。
2、当数据库返回空值时，将空值缓存到 redis，并设置合理的过期时间。
3、布隆过滤器。使用布隆过滤器存储所有可能访问的 key，不存在的 key 直接被过滤，存在的 key 则再进一步查询缓存和数据库。（布隆过滤器存在一定误判情况：当判断不存在时一定不存在，当判断存在时极小可能不存在）
三、缓存击穿
某个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，导致数据库存在被打挂的风险。
解决办法
1、加互斥锁。当热点 key 过期后，大量的请求涌入时，只有第一个请求能获取锁并阻塞，此时该请求查询数据库，并将查询结果写入 redis 后释放锁。后续的请求直接走缓存。
2、设置缓存不过期或者后台有线程一直给热点数据续期。
四、缓存雪崩
大量的热点数据过期时间相同，导致数据在同一时刻集体失效。造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，导致数据库存在被打挂的风险。
解决办法
1、将热点数据的过期时间打散。给热点数据设置过期时间时加个随机值。
2、加互斥锁。当热点 key 过期后，大量的请求涌入时，只有第一个请求能获取锁并阻塞，此时该请求查询数据库，并将查询结果写入 redis 后释放锁。后续的请求直接走缓存。
3、设置缓存不过期或者后台有线程一直给热点数据续期。
