缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存穿透

        缓存穿透是指缓存服务器和数据库中都没有符合条件的数据，例如查找id<0的用户，由于该类用户不存在所以缓存中没有对应数据，每次请求进来都会从数据库中进行一次查询；这类请求可能是潜在的攻击者发起的，当请求量很大时会导致数据库压力过大。

解决方案：

一、缓存服务器中允许存空值：例如当首次查询id=-2的用户时，在缓存服务器中将null作为value存入，此后查询该用户时直接将缓存服务器中的null返回；应当注意的是，为了查询结果的正确性，在必要时要对null值进行更新，例如，假设此前查询id=999的用户并不存在，缓存服务器中保存了999：null的一条记录，但是随着用户的新增，如果此后创建了id=999的用户，就需要对缓存服务器中的这条记录进行更新。

二、BloomFilter：大部分情况下，缓存穿透是很多恶意请求引起的，这些请求可能随机生成查询条件进行查询，这些查询条件对应的数据在缓存服务器和数据库中都没有，就容易引起缓存穿透；因此，我们可以将查询的数据条件哈希到一个足够大的布隆过滤器中，请求会首先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而降低对数据库的压力。

缓存击穿

        缓存击穿是缓存服务器中没有但是数据库中有的数据（例如当该条缓存过期时），如果大并发量请求进来，在缓存服务器中没有此条数据，这些请求同时去数据库中进行查找，造成数据库瞬间压力增大。

解决方案：

一、异步更新：通过定时任务在缓存服务器中的数据未过期时对其进行更新。

二、互斥锁：当Redis中根据key获得的value值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该key时，发现获取锁失败，则先阻塞；采用互斥锁实际上就是将并行变成串行，会降低系统吞吐量。

缓存雪崩

        缓存雪崩是指缓存中大量缓存同时过期，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案：

一、为缓存数据设置不同的过期时间。

二、缓存服务器集群部署：采用集群部署，避免缓存服务器单点故障。