redis浅入学习
- redis穿透
- redis击穿
- redis雪崩
redis穿透
用户想要查询一个数据，发现一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询，发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存没有命中于是都去请求持久层，这会给持久层数据库造成了很大的压力，这时候造成了很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。这里有两种处理方式：
缓存空对象：
当储存层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中回去，保护了后端数据源
布隆过滤：
布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以参数以hash形式储存，在控制层先进行校验，不符合那么将丢弃
解决方案：可以用缓存空值的方法对无数据的值进行赋空处理。这样使得该数据再一次查询时，我们可以将数据为空返回出去，避免个别用户大量对这个本来没有的数据进行请求，使得数据库崩溃。
redis击穿
缓存击穿问题也叫热点key问题，就是一个被高并发并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会瞬间给数据库带来巨大的冲击，可以使用一下两种形式来处理：
互斥锁
用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考考验很大。
当数据查询时，redis缓存存在时直接返回，不存在时先去判断获取锁，当该线程获取成功时，可以执行数据查询操作，并重新构建到redis中，当当前线程获取不到锁时，会再一次去请求这个方法。
逻辑过期
逻辑过期相对于互斥锁少了线程的等待，性能相对而言更加好一点。但是它也有缺点，就是这个不确保数据一致性，当这个数据重新构建时间很长时，数据就会存在数据要经过一段时间才能同步。
大致思路是在数据存入redis时，会跟着塞一个逻辑时间值，当我们去获取这个数据时，会去查询这个数据的逻辑时间是否过期，如果未过期会直接返回参数，过期的话，就开启另外一个线程去查询并跟新这个数据到redis中。
redis雪崩
缓存雪崩是指在同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方案：
给不同的key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加将降级限流策略
给业务添加多级缓存
