缓存的处理流程
前端发起请求，后端先从缓存中取数据，取到之后直接返回结果，取不到则从数据库中取，数据库中取到之后更新缓存并返回结果，数据库中取不到就返回空。
缓存穿透
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缓存穿透是指缓存系统和数据库中都没有的数据，导致用户查询的时候在缓存中取不到，每次都要去数据库再查询一遍然后返回空，相当于进行了两次无用的查询，这种操作一般是攻击者，发一个id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据，造成缓存和数据库压力
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解决方案：
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接口层面用户鉴权，id<=0的过滤
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缓存和数据库中都取不到的加判断，将key:value的值置为空
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缓存有效时间缩短，如30秒，这样可以防止攻击用户反复用同一个id进行暴力攻击
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缓存击穿
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缓存击穿是指缓存过期了，这时并发用户同时去查同一条缓存，但是缓存中没读到数据，又同时去数据库取，造成数据库瞬间压力增大
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解决方案：
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关键数据设置永不过期
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缓存和数据库加互斥逻辑
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缓存雪崩
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缓存雪崩是指同一时间缓存数据大面积失效，新缓存未到期，所有原本应该访问缓存的请求都去查数据库，对数据库CPU和内存造成巨大压力甚至宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统瘫痪
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解决方案：
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缓存数据过期时间设置为随机，防止同一时间大面积数据过期
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采用分布式缓存数据库，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中
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设置热点数据永远不过期
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缓存击穿和缓存雪崩的区别：
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去查数据库
缓存预热
- 缓存预热指系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统，避免用户在请求时先查询数据库然后再将数据缓存，用户可以直接查事先被预热的缓存数据
缓存更新
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缓存服务器除了自带缓存失效的特点，Redis有6种策略可供选择，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义缓存淘汰，常见的策略有两种：
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定时去清理过期的缓存；
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当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统取新数据并更新缓存
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缓存降级
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当访问量剧增服务出现问题，如响应慢或不响应，边缘服务影响到核心流程的性能，需要保证服务可用，即使是有损服务，系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级
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降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的，而且有些服务是无法降级的，如加入订单结算等
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在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅，从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级，比如可以参考日志级别设置预案：
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一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
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警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
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错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打满了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
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严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级
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