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什么是缓存雪崩(缓存时效)
缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效，导致瞬间大量的请求直接打到了数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。尤其在高并发的系统中，这种情况会导致连锁反应，整个系统可能会崩溃。
雪崩的原因
- 大量缓存同时设置相同的过期时间：如果在某一时刻设置了大量的缓存数据，并为它们都设置了相同的过期时间，那么在未来的某一时刻，这些缓存数据都会同时失效。
- 如果因为某种原因，Redis服务器突然宕机，那么所有的缓存数据都会消失，导致所有的请求都直接访问数据库。
- 误删缓存数据：如果由于某种原因，大量的缓存数据被误删除，那么也会引发缓存雪崩。
如何预防缓存雪崩
- 设置随机过期时间：了防止大量的缓存同时失效，我们可以为每个缓存设置一个随机的过期时间，这样就可以确保不会有太多的缓存同时失效
- 使用熔断机制：在系统中加入熔断机制，当数据库请求到达一定的阈值时，直接拒绝部分请求，以保护数据库不被过度访问。
- 双层缓存策略：可以使用两层缓存，一层是热数据的缓存，另一层是冷数据的缓存。热数据缓存失效后，可以先访问冷数据缓存，而不是直接访问数据库。
- 数据预热：在系统启动后，预先加载部分常用的数据到缓存中，减少在高峰期的数据库访问。
什么是缓存穿透（访问不存在的数据，比如查询id为负一的数据）
缓存穿透是一种指请求查询一个不存在的数据，由于缓存层不存在这个数据，所以请求会穿过缓存层直接查询数据库，导致数据库压力增加。缓存穿透通常发生在恶意攻击或者系统设计不当的情况下。
导致缓存穿透的原因
恶意攻击：攻击者有意请求不存在的数据，以使得系统频繁访问数据库，造成拒绝服务攻击。
大量请求：如果一个不存在的热点数据被大量请求，会导致这些请求穿透缓存层直接访问数据库，增加数据库压力。
缓存数据失效不及时：当缓存中的数据未及时更新或失效，而恰好有大量请求访问这部分失效的数据时，也会导致缓存穿透问题。
解决办法
布隆过滤器：在缓存层前使用布隆过滤器，对所有可能的数据建立一个布隆过滤器，用于快速判断一个请求的数据是否存在于数据库中。
空结果缓存：对于数据库中不存在的数据，也将其缓存起来，但设置一个较短的过期时间，避免大量的无效请求直接访问数据库。比如设置set(key,null),30s过期。
什么是缓存击穿（高并发时缓存时效）
缓存击穿是指在高并发环境下，大量请求同时访问缓存中不存在的数据，导致这些请求穿透到数据库。这会对数据库造成严重的压力，降低性能。
电商平台经常需要需要考虑的就是当某个时间点流量爆发的时候，带来的系统不稳定性，如雪崩效应。
一般来讲，请求热点数据时都是从缓存中读取，可当某个商品做促销时，缓存中第一开始没有数据，如果这个时候并发100w请求，因为缓存中没有数据，所以会击穿缓存到达基础服务，甚至请求数据库，这是比较危险⚠️都，可能直接带来基础服务都瘫痪！
为了解决这种情况，所有都热点数据都必须先进行缓存预热， 即先发布热点信息存入缓存。
1:缓存预热 进行缓存预热，这是一种避免性措施。
2:热点key加锁 当高并发时，为了保护后台基础服务，可对热点数据加锁，即只有一个线程去后台访问基础服务，其他线程都等待。
String get(string key){
string value = redis.get(key);
if(null == value){
if(redis.setnx(key_mutex,"1")){
redis.expire(key_mutex,3*60);
value = db.get(key);
redis.set(key,value);
redis.delete(key_mutex);
}else{
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
}
此种方法相当于为热点数据加锁，当热点数据失效时，只有一个线程去后台访问数据，达到了保护后台服务的目的。
3：设置热点数据永不过期
缓存击穿的原因
热点数据：某个数据非常热门，但缓存中没有。
缓存失效：缓存中的数据过期，但大量请求仍在访问。
同时到期：多个数据同时过期，导致并发查询数据库。
