缓存击穿：

        缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。

原因：缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时

解决建议：

1、在缓存访问非常频繁的热点数据时，不要设置过期时间

        为了避免缓存击穿给数据库带来的激增压力，我们的解决方法也比较直接，对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。这样一来，对热点数据的访问请求，都可以在缓存中进行处理，而 Redis 数万级别的高吞吐量可以很好地应对大量的并发请求访问。

2、加互斥锁（缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现）

缓存穿透：

        缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。此时，应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存，来服务后续请求，这样一来，缓存也就成了“摆设”，如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力

两个原因：

1、业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；

2、恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。

解决方法：

1、缓存空值或缺省值。

        一旦发生缓存穿透，我们就可以针对查询的数据，在 Redis 中缓存一个空值或是和业务层协商确定的缺省值（例如，库存的缺省值可以设为 0）。紧接着，应用发送的后续请求再进行查询时，就可以直接从 Redis 中读取空值或缺省值，返回给业务应用了，避免了把大量请求发送给数据库处理，保持了数据库的正常运行。

2、使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。

        布隆过滤器由一个初值都为 0 的 bit 数组和 N 个哈希函数组成，可以用来快速判断某个数据是否存在。当我们想标记某个数据存在时（例如，数据已被写入数据库），布隆过滤器会通过三个操作完成标记：

        首先，使用 N 个哈希函数，分别计算这个数据的哈希值，得到 N 个哈希值。

        然后，我们把这 N 个哈希值对 bit 数组的长度取模，得到每个哈希值在数组中的对应位置。

        最后，我们把对应位置的 bit 位设置为 1，这就完成了在布隆过滤器中标记数据的操作。

如果数据不存在（例如，数据库里没有写入数据），我们也就没有用布隆过滤器标记过数据，那么，bit 数组对应 bit 位的值仍然为 0。当需要查询某个数据时，我们就执行刚刚说的计算过程，先得到这个数据在 bit 数组中对应的 N 个位置。紧接着，我们查看 bit 数组中这 N 个位置上的 bit 值。只要这 N 个 bit 值有一个不为 1，这就表明布隆过滤器没有对该数据做过标记，所以，查询的数据一定没有在数据库中保存。

3、前端进行请求检测

        缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。

Redis雪崩：

可以看看之前写的这篇文章 Redis缓存雪崩

总结：

        跟缓存雪崩、缓存击穿这两类问题相比，缓存穿透的影响更大一些，希望你能重点关注一下。从预防的角度来说，我们需要避免误删除数据库和缓存中的数据；从应对角度来说，我们可以在业务系统中使用缓存空值或缺省值、使用布隆过滤器，以及进行恶意请求检测等方法。

        缓存雪崩、击穿和穿透这三类异常问题。从问题成因来看，缓存雪崩和击穿主要是因为数据不在缓存中了，而缓存穿透则是因为数据既不在缓存中，也不在数据库中。所以，缓存雪崩或击穿时，一旦数据库中的数据被再次写入到缓存后，应用又可以在缓存中快速访问数据了，数据库的压力也会相应地降低下来，而缓存穿透发生时，Redis 缓存和数据库会同时持续承受请求压力。

        最后，服务熔断、服务降级、请求限流这些方法都是属于“有损”方案，在保证数据库和整体系统稳定的同时，会对业务应用带来负面影响。例如使用服务降级时，有部分数据的请求就只能得到错误返回信息，无法正常处理。如果使用了服务熔断，那么，整个缓存系统的服务都被暂停了，影响的业务范围更大。而使用了请求限流机制后，整个业务系统的吞吐率会降低，能并发处理的用户请求会减少，会影响到用户体验。

所以，建议是，尽量使用预防式方案：

针对缓存雪崩，合理地设置数据过期时间，以及搭建高可靠缓存集群；

针对缓存击穿，在缓存访问非常频繁的热点数据时，不要设置过期时间；

针对缓存穿透，提前在入口前端实现恶意请求检测，或者规范数据库的数据删除操作，避免误删除。