redis缓存适合的场景和不适合的场景 redis缓存注意事项

缓存雪崩

缓存雪崩，由于缓存中有大量数据同时过期失效或者缓存出现宕机，大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，进而发送到数据库层导致数据库层的压力激增，严重的会造成数据库宕机。
对于缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。

解决方式：

1. 数据预热，将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key， 可以避免在用户请求的时候，先查询数据库
2. 设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
3. 双层缓存策略， 在原始缓存上加上拷贝缓存，原始缓存失效时可以访问拷贝缓存，且原始缓存失效时间设置为短期，拷贝缓存设置为长期
4. 服务降级

对于缓存出现宕机，解决方式：
业务系统中 实现服务熔断 或请 求限流机制 ，防止大量访问导致数据库出现宕机

缓存穿透

缓存穿透，数据在数据库和缓存中都不存在，这样就导致查询数据，在缓存中找不到对应key的value，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）。
当有大量访问请求，且其绕过缓存直接查数据库，导致数据库层的压力激增，严重的会造成数据库宕机。

对于缓存穿透，解决方式：

1. 缓存空值或缺省值，当一个查询返回的数据为空时， 空结果也将进行缓存，并将它的过期时间设置比较短，下次访问直接从缓存中取值，避免了把大量请求发送给数据库处理，造成数据库出问题。
2. 布隆过滤器( BloomFilter )，将所有可能查询数据key哈希到一个足够大的bitmap中 , 在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库 ，从而避免了数据库层的压力激增出现宕机。
   

缓存击穿

缓存击穿，针对某个访问非常频繁的热点数据过期失效，导致访问无法在缓存中进行处理，进而会有导致大量的直接请求数据库，从而使得数据库层的压力激增，严重的会造成数据库宕机。

对于缓存击穿，解决方式：
不设置过期时间，对于访问特别频繁的热点数据，不设置过期时间。

总结

在大多数业务场景下，Redis缓存作为只读缓存使用。针对只读缓存来说， 优先使用先更新数据库再删除缓存的方法保证数据一致性 。

其中，缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿三大问题的原因和解决方式:

问题	原因	解决方式
缓存雪崩	大量数据同时过期失效缓存出现宕机	数据预热 设置不同的过期时间 双层缓存策略 服务降级 服务熔断 限流机制
缓存穿透	数据在数据库和缓存中都不存在	缓存空值或缺省值 布隆过滤器( BloomFilter )
缓存击穿	访问非常频繁的热点数据过期失效	对于访问特别频繁的热点数据，不设置过期时间