老规矩来一段redis介绍(懂的略过)：
Redis是一款内存高速缓存数据库；
数据模型为：key - value，非关系型数据库使用的存储数据的格式；
可持久化：将内存数据在写入之后按照一定格式存储在磁盘文件中，宕机、断电后可以重启redis时读取磁盘中文件恢复缓存数据；
分布式：当前任务被多个节点切分处理，叫做分布式处理一个任务。单个服务器内存，磁盘空间有限，无法处理海量的缓存数据，必须支持分布式的结构；
nosql：not only structured query language 不仅仅结构化查询语言
结构化数据:有规律的一类数据;例如:人的信息,动物信息,考试信息
非结构化数据:海量的不具备任何共同特性的数据集合;例如:网页,日志;图片
关系型数据库:体现不同类结构化数据之间的关系的数据,例如ORACLE mysql
非关系型数据库:存储的是非结构化的海量数据;无法体现数据的关系;例如 mongoDB redis
其次，你要知道缓存的流程：
来来来，进入主题：
1.1 缓存雪崩
假如有一个系统，如果每天高峰期每秒 10000+ 个请求，但是缓存在高峰期可以只能承受每秒 6000 个请求，这时候缓存机器意外发生了全盘宕机(瞬间爆炸)。缓存挂了，此时 1 秒 好多个请求全部跑去请求数据库，数据库扛不住，它难受了,然后就崩了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，数据库管理员采取重启数据库，但是数据库立马又被新的请求给制裁了。这就是缓存雪崩(说到底还不是你的缓存机器low)。
我既然用wps来给你画图
怎么解决雪崩？
用户发送一个请求，系统 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。
限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，走降级！可以返回一些默认的值，或者空白的值。
1.2 缓存穿透：
对于系统，假设一秒 1W+ 个请求，结果其中 8000 个请求是黑客恶意攻击。
黑客发出的那 8000 个攻击，缓存中查不到，都跑去数据库里查，也查不到。
黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给搞崩溃
怎样解决缓存穿透？
每次系统 从数据库中只要没查到，就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN。然后设置一个过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。
1.3 缓存击穿
缓存击穿，就是说某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库。
怎么解决缓存击穿？
1.可以将热点数据设置为永远不过期；
2.基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。
以上就是缓存雪崩，击穿，穿透，如何解决的介绍。
记录学习，每天进步一点点的橘子大王。
