参考连接：redis避免缓存穿透为什么缓存空对象而不是null？ - 知乎
- 缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
- 缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
- 缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
1. 缓存穿透解决思路：
1.1 校验参数
我们可以对用户id做检验。
比如你的合法id是15xxxxxx，以15开头的。如果用户传入了16开头的id，比如：16232323，则参数校验失败，直接把相关请求拦截掉。这样可以过滤掉一部分恶意伪造的用户id。
1.2 布隆过滤器
如果数据比较少，我们可以把数据库中的数据，全部放到内存的一个map中。
这样能够非常快速的识别，数据在缓存中是否存在。如果存在，则让其访问缓存。如果不存在，则直接拒绝该请求。
但如果数据量太多了，有数千万或者上亿的数据，全都放到内存中，很显然会占用太多的内存空间。
那么，有没有办法减少内存空间呢？
答：这就需要使用布隆过滤器了。
布隆过滤器底层使用bit数组存储数据，该数组中的元素默认值是0。
布隆过滤器最致命的问题是：如果数据库中的数据更新了，需要同步更新布隆过滤器。但它跟数据库是两个数据源，就可能存在数据不一致的情况。
1.3 缓存空值
上面使用布隆过滤器，虽说可以过滤掉很多不存在的用户id请求。但它除了增加系统的复杂度之外，会带来两个问题：
- 布隆过滤器存在误杀的情况，可能会把少部分正常用户的请求也过滤了。
- 如果用户信息有变化，需要实时同步到布隆过滤器，不然会有问题。
所以，通常情况下，我们很少用布隆过滤器解决缓存穿透问题。其实，还有另外一种更简单的方案，即：缓存空值。
当某个用户id在缓存中查不到，在数据库中也查不到时，也需要将该用户id缓存起来，只不过值是空的。这样后面的请求，再拿相同的用户id发起请求时，就能从缓存中获取空数据，直接返回了，而无需再去查一次数据库。
作者：苏三说技术
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2. 缓存击穿问题
2.1 什么是缓存击穿？
有时候，我们在访问热点数据时。比如：我们在某个商城购买某个热门商品。
为了保证访问速度，通常情况下，商城系统会把商品信息放到缓存中。但如果某个时刻，该商品到了过期时间失效了。
此时，如果有大量的用户请求同一个商品，但该商品在缓存中失效了，一下子这些用户请求都直接怼到数据库，可能会造成瞬间数据库压力过大，而直接挂掉。
流程图如下：
那么，如何解决这个问题呢？
2.2 加锁
数据库压力过大的根源是，因为同一时刻太多的请求访问了数据库。
如果我们能够限制，同一时刻只有一个请求才能访问某个productId的数据库商品信息，不就能解决问题了？
答：没错，我们可以用加锁的方式，实现上面的功能。
伪代码如下：
try {String result = jedis.set(productId, requestId, "NX", "PX", expireTime);if ("OK".equals(result)) {return queryProductFromDbById(productId);}
} finally{unlock(productId,requestId);
}
return null;
在访问数据库时加锁，防止多个相同productId的请求同时访问数据库。
然后，还需要一段代码，把从数据库中查询到的结果，又重新放入缓存中。办法挺多的，在这里我就不展开了。
2.3 自动续期
出现缓存击穿问题是由于key过期了导致的。那么，我们换一种思路，在key快要过期之前，就自动给它续期，不就OK了？
答：没错，我们可以用job给指定key自动续期。
比如说，我们有个分类功能，设置的缓存过期时间是30分钟。但有个job每隔20分钟执行一次，自动更新缓存，重新设置过期时间为30分钟。
这样就能保证，分类缓存不会失效。
此外，在很多请求第三方平台接口时，我们往往需要先调用一个获取token的接口，然后用这个token作为参数，请求真正的业务接口。一般获取到的token是有有效期的，比如24小时之后失效。
如果我们每次请求对方的业务接口，都要先调用一次获取token接口，显然比较麻烦，而且性能不太好。
这时候，我们可以把第一次获取到的token缓存起来，请求对方业务接口时从缓存中获取token。
同时，有一个job每隔一段时间，比如每隔12个小时请求一次获取token接口，不停刷新token，重新设置token的过期时间。
2.4 缓存不失效
此外，对于很多热门key，其实是可以不用设置过期时间，让其永久有效的。
比如参与秒杀活动的热门商品，由于这类商品id并不多，在缓存中我们可以不设置过期时间。
在秒杀活动开始前，我们先用一个程序提前从数据库中查询出商品的数据，然后同步到缓存中，提前做预热。
等秒杀活动结束一段时间之后，我们再手动删除这些无用的缓存即可。
3. 缓存雪崩问题
3.1 什么是缓存雪崩？
前面已经聊过缓存击穿问题了。
而缓存雪崩是缓存击穿的升级版，缓存击穿说的是某一个热门key失效了，而缓存雪崩说的是有多个热门key同时失效。看起来，如果发生缓存雪崩，问题更严重。
缓存雪崩目前有两种：
- 有大量的热门缓存，同时失效。会导致大量的请求，访问数据库。而数据库很有可能因为扛不住压力，而直接挂掉。
- 缓存服务器down机了，可能是机器硬件问题，或者机房网络问题。总之，造成了整个缓存的不可用。
归根结底都是有大量的请求，透过缓存，而直接访问数据库了。
那么，要如何解决这个问题呢？
3.2 过期时间加随机数
为了解决缓存雪崩问题，我们首先要尽量避免缓存同时失效的情况发生。
这就要求我们不要设置相同的过期时间。
可以在设置的过期时间基础上，再加个1~60秒的随机数。
实际过期时间 = 过期时间 + 1~60秒的随机数
这样即使在高并发的情况下，多个请求同时设置过期时间，由于有随机数的存在，也不会出现太多相同的过期key。
3.3 高可用
针对缓存服务器down机的情况，在前期做系统设计时，可以做一些高可用架构。
比如：如果使用了redis，可以使用哨兵模式，或者集群模式，避免出现单节点故障导致整个redis服务不可用的情况。
使用哨兵模式之后，当某个master服务下线时，自动将该master下的某个slave服务升级为master服务，替代已下线的master服务继续处理请求。
3.4 服务降级
如果做了高可用架构，redis服务还是挂了，该怎么办呢？
这时候，就需要做服务降级了。
我们需要配置一些默认的兜底数据。
程序中有个全局开关，比如有10个请求在最近一分钟内，从redis中获取数据失败，则全局开关打开。后面的新请求，就直接从配置中心中获取默认的数据。
当然，还需要有个job，每隔一定时间去从redis中获取数据，如果在最近一分钟内可以获取到两次数据（这个参数可以自己定），则把全局开关关闭。后面来的请求，又可以正常从redis中获取数据了。
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