• 缓存穿透

一.数据查询的流程

程序根据请求查询数据时，会先到redis中查询，如果redis中查到了目标数据，则直接返回；如果redis中没有目标数据，则到mysql中查找，找到目标数据后返回，同时将该数据写入到redis中。

二.什么是缓存穿透？

查询一个数据库中不存在的数据，由于数据库中没有该数据，因此也不会写入到redis中，导致每次请求该数据都要查询数据库。大量针对该数据的高并发请求可能会导致数据库挂掉。

三.如何解决缓存穿透？

方案一.缓存空数据

1.实施：对mysql中查询不到的数据，返回一个空值null，同时将该null值写入到redis中。

2.缺点：

（1）会消耗内存，无效数据一直占用内存；

（2）写入数据时可能会导致mysql与redis数据不一致的情况。

方案二.布隆过滤器

1.位图(bitmap)：位图是一种以位(bit)为单位的数组，数组的每个单元只能存储二进制0或1

2.加了布隆过滤器后的查询流程：在对缓存进行预热时会先预热布隆过滤器，请求在查询redis前会先被布隆过滤器拦截，由布隆过滤器判断该数据是否存在，如果要查询的数据存在，则请求可以继续去查询redis；如果要查询的数据不存在，则直接返回。

3.布隆过滤器是通过位图来判断要查询的数据是否存在：

（1）对布隆过滤器进行预热时，会对每一个数据进行多个hash函数计算得到多个hash值，这些hash值作为数组的下标，将对应下标的值设为1；

（2）在查询时会对要查询的数据使用相同的hash函数计算得到多个hash值，并根据这些hash值作为下标去查询数组，只要有一个元素不为1则说明该数据不存在，直接返回。

（3）一个数据的存在情况在布隆过滤器中被分为多个部分，只有多个部分同时为1才说明这一个数据存在。布隆过滤器只能判断数据是否存在，无法存储数据，因此请求通过布隆过滤器后还要接着访问redis。

4.缺点：可能会由于hash冲突导致发生误判：当要查询的数据不存在，但经过hash计算后得到的点位全都被已存在数据使用并设为1时，该数据会被判定为存在。但是使用布隆过滤器，误判是一定存在的，数组越大，误判率就越小，但带来的内存消耗也更大，通常误判率只要在0.05以下就是可以接受的。

• 缓存击穿

一.什么是缓存击穿？

给缓存中的某一个key设置了过期时间，当该key过期时，恰好有针对该key的大量并发请求，这些请求全部到达数据库，可能会导致数据库挂掉。

二.如何解决缓存击穿？

方案一.互斥锁

1.实施：互斥锁是用于锁对内存的缓存重建

（1）当线程1在缓存中查询不到目标数据时，会依次执行以下操作：

申请互斥锁；

进行缓存重建：查询数据库，查到目标数据后将数据返回，并将该数据写入内存；

释放互斥锁。

（2）此时如果有线程2查询缓存，并且也查询不到目标数据时，也会申请互斥锁进行缓存重建；但由于线程1正在占有互斥锁，因此线程2会陷入阻塞，直到线程1释放互斥锁，线程2获得互斥锁进行缓存重建后，才能将数据返回。

方案二.逻辑过期

1.实施：也需要用到互斥锁

（1）对缓存中的数据不设置过期时间，而是在数据的value部分添加一个字段作为逻辑时间，用于记录该数据的过期状态；

（2）当线程1在缓存中查到目标数据时，会根据该数据的逻辑时间判断该数据是否逻辑过期，如果该数据已经逻辑过期，则线程1会依次执行以下两步操作：

        a.申请互斥锁，新建一个子进程，进行缓存重建，释放互斥锁；

        b.将查询到的过期数据直接返回。

（3）此时若有一线程2在缓存中也查到了逻辑过期的数据，则线程2也会将这个过期数据直接返回，并申请互斥锁进行缓存重建；但由于线程1正占有互斥锁，因此线程2申请不到互斥锁进行缓存重建，但线程2不会就此阻塞，而是直接放弃缓存重建，继续执行其他操作。

三.互斥锁方案与逻辑过期方案的比较

1.互斥锁方案所有查询不到目标数据的线程都必须进行缓存重建，由于只能有一个线程申请到互斥锁，因此剩余线程都会阻塞，直到申请到互斥锁进行缓存重建后才能将数据返回。这样保证了数据的强一致性，即所有数据都是最新的数据；但也由于线程阻塞导致性能差。

2.逻辑过期方案每一次查询，无论该数据是否过期，都会直接返回在缓存中查到的数据，这样确保了高可用与性能优。但提高了查到过期数据的风险。

3.逻辑过期方案也有用到互斥锁，如果线程查到的数据已经过期，则会申请互斥锁，若申请到了则进行缓存重建；若申请不到则放弃，不会就此阻塞。

• 缓存雪崩

一.什么是缓存雪崩？

同一时段缓存中的多个key同时失效或者redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，可能会导致数据库挂掉。

二.缓存击穿与缓存雪崩

1.缓存击穿是一个key过期，针对该key的大量高并发请求到达数据库，造成数据库压力过大。

2.缓存雪崩是多个key同时过期，针对这些key的大量高并发请求到达数据库，造成数据库压力过大。

三.如何解决缓存雪崩？

1.给不同key的过期时间添加不同的值。

——如果是同一时段多个key同时失效，说明这些key的过期时间被设置成相同，因此要给不同key的ttl设置成不同值。

2.利用redis集群提高服务的可用性。

——例如使用哨兵模式、集群模式。

3.给缓存业务添加降级限流策略。

——在nginx或spring cloud gateway中设置。降级限流策略是一种保底操作，可用于缓存穿透、击穿、雪崩。

4.给业务添加多级缓存。

——例如使用Guava或Caffeine作为一级缓存，使用redis作为二级缓存。