Redis应用问题
1 缓存穿透
1.1 原因
由于在缓存中并没有请求的数据，因此每次针对该key的请求都无法从缓存中获取到，只能去数据库中进行请求，从而使得压力变大崩溃
1.2 解决方案
（1）对空值缓存：
如果查询返回的数据为空，我们仍然将这个空结果进行缓存，设置空结果的过期时间很短，防止存储压力过大
（2）设置可访问名单（白名单）：
使用bitmaps类型定义一个可以访问的白名单，名单id作为bitmaps的偏移量，如果访问id不在bitmaps里，则不允许访问
（3）采用布隆过滤器：
布隆过滤器可以检索一个元素是否在一个集合中，优点是空间效率和查询时间都远远超过一般算法，缺点是有一定的误判率和删除困难，可以使用布隆过滤器提高白名单的查询效率
（4）进行实时监控：
当发现Redis命中率开始急速降低时，排查访问对象和访问的数据，配合运维人员设置黑名单限制服务
2 缓存击穿
2.1 原因
redis中某个key过期了，与此同时大量的访问使用了这个key，造成数据库访问压力瞬间增大，导致缓存击穿。其与缓存穿透的不同点就是击穿发生时redis是正常运行的，也并没有出现大量Key过期的情况
2.2 解决方案
（1）预先设置热门数据：在redis访问高峰之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，并且过期时间设置的稍长
（2）实时调整：运维人员实时监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
（3）使用锁：当缓存失效时（即查询结果为空），不立刻去数据库查询数据，而是去设置一个查询的排他锁，如果加锁失败，说明已经有其他的线程开始查询数据库并同步缓存了，此时等待一会再重复刚才的查询操作。如果加锁成功，则前往数据库查询数据、同步缓存，成功后删除排他锁。该方案一定可以解决缓存击穿问题，但是效率较低
3 缓存雪崩
3.1 原因
在极少的时间段，大量的key集中过期，访问请求无法读取数据，所以数据库访问大量增加，导致服务器崩溃
3.2 解决方案
（1）构建多级缓存架构：
nginx缓存+redis缓存+其他缓存（ehcache等）
（2）使用锁或队列：
用加锁或者队列的方式来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落在底层存储系统上。这种方式不适合高并发情况
（3）设置过期标志更新缓存：
记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的现成在后台去更新实际key的缓存
（4）将缓存失效时间分散开：
可以在原有的失效时间上增加一个随机值，这样过期时间重复率就会降低，降低引发集体失效的概率
4总结：
穿透是大量的无效访问，缓存中不存在这些数据，导致redis命中率降低，服务器压力增大
缓存击穿是高频key过期，导致大量访问直接查询数据库，导致压力增大
缓存雪崩是指大量的key集中过期，导致的大量访问请求落在数据库上，导致服务器崩溃
