缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩：现象及解决方案
缓存工作机制：用户发起请求，先查找 Redis 中的缓存。
- 若 Redis 没有缓存相应记录，则将请求发送给 SQL 数据库进行查询。Redis 接收到 SQL 数据库的返回结果后进行缓存，并返回给用户。
- 若 Redis 中有缓存记录，则直接返回。
1、缓存穿透
缓存穿透：访问的 Key 不存在。
- 查询缓存（Redis）时无法找到指定 Key，因此会请求查询数据库。
- 实际上，缓存与数据库中都不能命中该 Key。
- 利用一个不存在的 Key 值进行攻击，会穿透数据库。
解决方案
- 对空值缓存：若查询返回的数据为 null，将结果 null 进行缓存并设置较短的过期时间（通常不超过 5min）
- 设置白名单：使用 bitmaps 定义一个可访问名单。
- 名单 ID 作为 bitmaps 的偏移量。
- 每次访问数据时，将访问者 ID 与 bitmaps 中的 ID 进行比较。
- 若访问者 ID 不在 bitmaps 中则进行拦截。
- 布隆过滤器：哈希函数 + 位图
- 做法：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmaps 中，请求访问之前会判断过滤器中是否有该 Key，不存在的数据时会被 bitmaps 拦截。
- 特点：空间效率和查询效率快，但有一定的误识别率和删除困难。
- 实时监控：当 Redis 的命中率骤低，需排查访问对象和访问数据，可设置黑名单限制服务。
2、缓存击穿
缓存击穿：大量并发请求同时访问某个缓存过期的 Key。
- Key 对应的数据存在，但在 Redis 中缓存过期。
- 此时有大量并发请求数据库访问压力瞬间增大，则 Redis 会从数据库加载大量数据并缓存。
- 数据库的访问压力瞬间增大。
解决
- 预先设置热门数据：在 Redis 高峰访问前，将热门数据提前存入 Redis 中，增加热门数据 Key 的时长。
- 实时调整：实时监控热门的数据，调整对应 key 的过期时间。
- 分布式锁
- 线程 t1 请求访问 Redis 中的 key1 而获取不到数据时，将 key1 锁定。
- 若其它线程也请求访问 key1 则会进入短暂睡眠。
- t1 则正常执行并建立缓存，建立完成后将 key1 解锁，其它线程可读取到缓存。
3、缓存雪崩
缓存击穿的升级版
- 击穿：一个 Key
- 雪崩：多个 Key
缓存雪崩：大量并发请求同时访问多个缓存过期的 Key。
解决
- 构建多级缓存架构：nginx 缓存 + redis 缓存 + 其他缓存（ehcache等）
- 设置过期标志，更新缓存：设置缓存数据过期的提前量，达到后会通知另外的线程在后台更新缓存。
- 错开缓存失效时间：
- 在原有失效时间的基础上增加一个随机值。
- 降低每个 Key 的缓存到期时间的重复率。
穿透、击穿、雪崩的危害程度是递增的。
- 避免缓存雪崩，前提是避免缓存穿透、缓存击穿。
- 也就是说，严重问题的解决方案是基于简单问题的。
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