Redis中，什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
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1、缓存介绍
缓存是互联网开发中必不可少的一部分，它能降低我们数据库的并发数，提高我们系统的性能，比如我们经常使用的redis、emCached等等，其中redis应该是大部分的人选，为什么？因为速度快，易上手，是很多开发者的首选，但是缓存同样存在着问题，如果使用的不恰当，也可能会造成非常严重的后果，这时候你可能就会有疑问，缓存只是存储一些数据而已，怎么会造成严重的后果呢？下面我就带大家一起来分析分析。
2、什么是缓存？
缓存（cache），原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种高速存储器，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。
比如我们的redis、他就是缓存中比较常见的一种，他的并发读写能力能达到10w/s左右的速度，这个速度是相当不错的，相对于传统的数据存储来说，比如数据库，快了不知道多少倍，传统的数据库（mysql）操作的都是磁盘，而redis操作的是内存（ram），所以他们的速度肯定是没法比较的，由于传统数据库的读写较慢，所以并发较高的时候就会造成性能瓶颈问题，这也是为什么需要引入缓存的原因之一。
再唠一下~
缓存的出现，同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。本篇文章，并不是要更加完美的解决这三个问题，也不是要颠覆业界流行的解决方案。而是，从实际代码操作，来演示这三个问题现象。之所以要这么做，是因为，仅仅看这些问题的学术解释，脑袋里很难有一个很形象的概念，有了详细的描述，可以加深对这些问题的理解和认识。
2、缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
小编在做电商项目的时候，把这货就成为“爆款”。
其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以，务实主义的小编，对主打商品都是早早的做好了准备，让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款，也是直接设为永不过期就好了。
一、解决方案
1、自动更新
什么是自动更新呢？这个有点类似与jwt的自动刷新token机制，jwt的自动刷新token实现原理大致为：请求的时候判断一下token的剩余有效时间，如果有效时间小于设定的时间，那么jwt将生成一个新的token，然后再将次token重新设置过期时间，并将新的token返回给前端使用，这个也可以参考一下，redis是支持查询某个key剩余有效时间，所以这里我们只需要设定一个时间差，比如3分钟，请求的时候查询的有效时间如果小于3分钟，那么刷新这个key的有效时间，刷新这个操作可以使用异步实现（提高性能）。
可能你想到了，这种方式存在缺陷，没错，如果再快失效的3分钟内没有请求，那么缓存中的key将不会被刷新，还是会存在缓存击穿的问题，所以这种方式不是特别推荐。
2、定时更新
第一种：定时任务，查询快要过期的key，更新内容，并刷新有效时间，这种比较消耗服务器性能，也不是特别推荐。
第二种：延迟队列，如果大家了解它的话可能一下就知道我说的是什么意思了，将数据存入缓存的那一刻同时发送一个延迟队列（按指定时间消费），时间小于缓存中key的过期时间，到了指定时间，消费者刷新key的有效时间再发送一个延迟队列，以此循环，这种方式还是不错的，但是实现方式相对于第一种来说就要复杂一点了，他需要依靠消息中间件来完成，如果消息中间件某个时间宕机，那就gg了，虽然这种方式虽然比较推荐，但是成本偏高，因为为了防止消息中间件宕机，我们有可能需要对消息中间件做集群处理。
3、程序加锁
我个人推荐使用这个，为什么呢？因为它不需要额外的服务器开销，也不需要额外的资源消耗，他仅仅只是让线程串行而已，但是这个时候你可能就会有疑问了，加锁不是会严重影响程序的效率吗？为什么你还推荐这种方式呢？
其实并不是所有的锁都会很大的降低程序的性能，这里我们当然不能使用synchronized，原因很简单，他的效率比较慢，不太适合这种情况，我要介绍的这种锁名字为：读写锁。
大道至简，mutex key互斥锁真心用不上。
3、缓存穿透
缓存穿透指的是：同一时刻，大量的并发请求数据库中不存在的信息，他既不会命中缓存，也不会命中数据库，但是他会查找数据库。
上面的bug也是因为它产生的，测试的小哥哥查询的订单都是数据库不存在的，所以这个时候这些并发请求都不会命中缓存（redis），将直达数据库（mysql），由于大量的并发请求到达数据库，而数据库承受不住这么高的并发，从而导致数据库崩溃，这就是缓存穿透。
一、代码流程
- 参数传入对象主键ID
- 根据key从缓存中获取对象
- 如果对象不为空，直接返回
- 如果对象为空，进行数据库查询
- 如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存（设定过期时间）想象一下这个情况，如果传入的参数为-1，会是怎么样？这个-1，就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。
二、流程图
三、解决方案
1、将空数据存入缓存
什么意思呢？简单点来说，不管数据库中有没有查询到数据，都往缓存中添加一条数据，这样下次请求的时候就会直接在缓存中返回，这种方式比较简单粗暴。
2、布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
这个算法实现起来比上面第一种稍微复杂一点，这里就不具体说明了，如果感兴趣的话可以百度自行了解一下，不是很难。
4、缓存雪崩
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。
产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。
小编在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
其实际中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
一、解决方案
1、随机设置过期时间
这个随机时间并不是真正的随机时间，而是指在原来过期时间的基础上生成一个随机时间，这个随机时间比较小，然后两者相加即可。
2、设置永久有效
将一些常用的数据设置成为永久有效，注意哦，是经常使用的而不是全部，这点需要特别注意。
总结
什么是缓存穿透？同一时刻，大量的并发请求数据库中不存在的信息，他既不会命中缓存，也不会命中数据库，但是他会查找数据库。
什么是缓存击穿？缓存击穿是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db（数据库）。
什么是缓存雪崩？缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机
并不是只有上面几种解决方案，这里我只是讲解了几种常用的解决方案，在日常开发中我们可以根据实际的业务需求进行选择，没有最好的，只有最适合自己的，所以不一定要选择最牛逼的解决方案，但是一定要选择最适合项目的解决方案。
