参考文献：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB
Redis缓存穿透和雪崩
缓存穿透
数据查不到
概念
用户想要查询一个数据，发现Redis内存数据没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询，发现也没有，于是本次查询失败。
有时候，查询失败时，用户会多次发送请求。
当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库，这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
解决
布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以Hash形式存储，在控制层先校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
缓存空对象
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源。
问题：
- 若控制能够被缓存起来，就意味着缓存需要更多的空间鵆更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键
- 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的护具会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
缓存击穿
请求量太大，缓存过期
概念
有一个key非常热点，收到大并发的数据访问；
当这个key失效的瞬间，持续的大并发就会穿破缓存，直接请求数据库，就像是在一个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导致数据库瞬间压力过大。
解决方案
- 设置热点数据永不过期
- 加互斥锁
- 分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。
- 这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。
缓存雪崩
缓存大面积失效或Redis宕机；
解决方案
Redis高可用
多增设几台Redis，即搭建集群
限流
缓存失效后，通过加锁或队列来控制读数据库和写缓存的线程数量；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。
服务降级/服务熔断
发生缓存雪崩时，为防止发生连锁的数据库雪崩，甚至整个系统崩溃
服务熔断
- 客户端不再请求Redis，直接返回预定义数据或空数据
服务降级
当业务应用访问非核心数据时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接范围预定义信息或空数据；
访问核心数据则正常执行。
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数据预热
在正式部署之前，先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。
在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间尽量均匀。
设置随机过期时间
尽量保证数据过期时间不同。