一、缓存穿透

1、redis缓存穿透概念

用户查询某一个数据，但该数据不存在于redis内存数据库中(缓存没有命中)，这时候就会向持久层数据库查询，但持久层数据库也没有该数据，于是本次查询失败，若用户很多时，他们查询的数据不存在于redis内存数据库中(缓存没有命中)，于是都去请求了持久层数据库，这样就会给持久层数据库带来很大的压力，这种大量不走redis内存数据库的现象就叫缓存穿透。

2、解决方案

(1)布隆过滤器

在控制层对请求先进行校验，不符合条件的请求则被丢弃，从而避免对持久层数据库造成的查询压力。

(2)缓存空对象

当查询的数据不存在于redis中时，请求到了持久层数据库中去查询数据，但查询不出数据，这时会返回空对象，同时把该空对象缓存到redis里，然后设置一个过期时间，往后只要再次请求查询该条数据，该条数据都会从redis中获取(获取redis返回的空对象)，从而保护了后端的数据源。

缺点:

【1】因为空对象能被缓存起来，而有些请求有可能查询不出数据，所以过程中可能产生大量的返回空对象然后被redis缓存的现象，而这意味着redis需要更多的空间来存储更多的键。

【2】即使对空对象设置了过期时间，但如果在redis的空对象在未过时的情况下，持久层数据库已经有了对应的数据，而redis对应的键的值仍是空对象，这时请求查询出的仍是空对象，而不是持久层里已经有的数据，而这种情况对于需要保持数据一致性的业务会造成影响。

二、缓存击穿

1、redis缓存击穿概念

redis里的一个key非常热点，导致大并发集中对这个key不断的进行访问，当在这个key过期的瞬间，持续的大并发就会跳过缓存，直接作用在持久层数据库上，请求在访问持久层数据库查询数据的同时，持久层数据库也需要回写缓存，这时候就会导致持久层数据库瞬间压力过大导致服务器宕机，这种现象就叫做缓存击穿。

2、解决方案

(1)设置热点key永不过期。

(2)加互斥锁：使用分布式锁在redis和持久层数据库之间加锁，让每次查询都能保证只有一个线程进去，其他线程等待，这样做就能保证对于每一个key同时只能有一个线程去查询后端持久层数据库，而其他线程没有分布式锁的权限，所以只能等待，这种解决方案把高并发的压力转移到了分布式锁身上，但同时也加大了对分布式锁的考验。

三、缓存雪崩

1、redis缓存雪崩概念

在某一时间段，一批key集中过期失效或者redis宕机，导致大量的请求作用在持久层数据库上，导致持久层数据库挂掉。

2、解决方案

(1)redis高可用

详情的redis集群搭建可参考我的另一篇文章：https://blog.csdn.net/m0_64284147/article/details/125753898

(2)限流降级：通过加锁或队列来控制读取持久层数据库的线程数量，例如通过对某个key加锁来保证只有一个线程对该key进行读和写，其他线程则需要等待。

(3)数据预热：在正式部署前把可能被大量访问的数据先访问一遍，这些被访问的数据就会被加载到缓存中，在正式的大量访问到来之后减轻持久层数据库的压力；在发生大并发访问前手动触发加载缓存所需要的key，并给这些key设置不同的过期时间，让key失效的时间点尽量均匀开来，避免缓存雪崩。

其他：

注意三者的区别，缓存渗透是个别key没有被命中，导致请求作用在持久层数据库上，这时影响较小(为方便记忆，可以根据词义进行助记，渗透一词的意味较广泛、分散、轻缓，可记成缓存渗透就是请求穿透redis发生得不集中，较广泛分散，穿透的请求在全部请求里就像分散的一个个的点)；缓存渗透是大量的请求作用在同一个key上，在key过期的瞬间作用在持久层服务器上，导致服务器宕机，这时影响较大(为方便记忆，可以根据词义进行助记，穿透一词的意味范围集中，不分散，可记成缓存击穿就是请求作用集中在一点上，穿透redis直接作用在持久层数据库上，请求就像一条穿透redis和持久层数据库的线)；缓存雪崩是一批key集中过期或redis宕机，导致持久层数据库挂掉，影响很大(为方便记忆，可以根据词义进行助记，雪崩一词的意味作用很广泛、范围很大，可记成缓存雪崩就是请求大量、大片的穿透redis作用在持久层数据库上，这种情况形象点的词来形容就是面)