[ Redis03篇] 穿透与击穿与雪崩

查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
如果key对应的value是一定不存在的，并且对该key并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。

• 业务自身代码或数据出现问题；
• 一些恶意攻击、爬虫造成大量空的命中，此时会对数据库造成很大压力。

• 对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点;

  但是也可能带来其他问题：1)需要更多的键值，虽然值是空对象，2)数据不一致

• 布隆过滤器拦截 ，对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。(需要逻辑支持)

如果大量缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上带来了很大的压力，造成了缓存雪崩。

• 不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
• 如果这个key的访问频率频繁的时候，我们可以让它每查一次就给它加点有效时间。
• 可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存
• 使用互斥锁
  • 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量。比如：对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。单机的话，可以使用synchronized或者lock来解决，如果是分布式环境，可以是用redis的setnx命令来解决。
• 设置永不过期