Redis缓存异常场景分类（缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩）

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一般的请求过程

缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍，然后返回空。
如果有恶意攻击者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至击垮数据库系统。

（1）布隆过滤器
布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。
（2）返回空
当缓存未命中，查询数据库也为空，可以将返回的空对象写到缓存中，这样下次请求该key时直接从缓存中查询返回空对象，请求不会落到数据库。为了避免存储过多空对象，通常会给空对象设置一个过期时间。
这种方法会存在两个问题：

• 如果有大量的key穿透，缓存空对象会占用内存空间。
• 在key过期时间之前，在这段时间可能会存在缓存和数据库数据不一致的场景。

缓存击穿，是指一个热点key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，数据库瞬时压力骤增，造成大量请求阻塞。

热点key：用户访问量高，高并发集中对这一个点进行访问。

（1）使用互斥锁
让第一个访问的一个线程回写缓存，其他线程等待回写缓存线程执行完，重新读取缓存即可。
（2）设置热点数据永不过期

缓存雪崩是指缓存中大批量的热点key到过期时间，而查询数据量巨大，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

（1）均匀过期
设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点均匀分布。通常可以为有效期增加随机值或者统一规划有效期。
（2）加互斥锁
跟缓存击穿解决思路一致，同一时间只让一个线程构建缓存，其他线程阻塞排队。
（3）缓存永不过期
跟缓存击穿解决思路一致，缓存在物理上永远不过期，用一个异步的线程更新缓存。
（4）双层缓存策略
使用主备两层缓存：
主缓存：有效期按照经验值设置，设置为主读取的缓存，主缓存失效后从数据库加载最新值。
备份缓存：有效期长，获取锁失败时读取的缓存，主缓存更新时需要同步更新备份缓存。

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，这样就可以避免在用户第一次发起大量请求的时候，先查询数据库，然后再将数据回写到缓存。
如果不进行预热， 那么 Redis 初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。

缓存降级是指缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据。
在实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。