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一、缓存雪崩

1.  定义：

       大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃，这就是缓存雪崩的问题。

        简单讲就是大量key失效/缓存宕机，大量访问请求打在数据库上，数据库宕机

 2. 原因：

大量数据同时过期
Redis 故障宕机

3.  解决：

大量数据过期

针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

• 均匀设置过期时间；(给数据过期时间加一个随机数)
• 互斥锁；（就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存）
• 双 key 策略；（对缓存数据可以使用两个 key，一个主 key，会过期，一个备 key，不过期）
• 后台更新缓存；（让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新）

Redis 故障宕机

服务熔断或请求限流机制；

服务降级（非核心数据不允许访问数据库）；

构建 Redis 缓存高可靠集群

二、缓存击穿

1.  定义：

        如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。

        简单讲，某个热key失效，大量请求打在数据库上，缓存击穿可看成缓存雪崩的子集。

2.  解决：

• 热点数据不过期，或者在过期前由后台异步更新缓存；

• 缓存失败后使⽤互斥锁或者队列控制阻止对热key的访问

三、缓存穿透

1.  定义

        当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。

简单来说，缓存和数据库种都没有需要的key，数据库压力过大

2.  解决

非法请求的限制；
缓存空值或者默认值；
使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在； 

布隆过滤器：
布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。
当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记。
这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器
如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。

四、 缓存预热

 1.  定义：

        系统上线前，提前将缓存数据加载到缓存中，避免开始对数据库的大量访问

五、缓存降级

1.   定义

        对于非核心数据自动降级，不去数据库查询，返回默认值，保证核心服务可⽤