一、缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中均不存在目标数据，而用户不断发起请求，缓存也得不到更新，由此每次请求该数据都会到数据库。高并发量，就会对后端的 DB 系统造成很大压力。如查询 id 为“-1”或不存在的数据，此时用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。关键点：缓存 value 为空；并发量很大去访问 DB。通俗理解，直接把缓存穿透了，没有利用到缓存。

1️⃣造成的原因

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。

2️⃣解决方法

接口层增加校验，如用户鉴权，id 做基础校验，id<=0 的直接拦截。
如果查询数据为空，不管是数据不存在还是系统故障，直接设置一个默认值存放到缓存，如此就可以防止暴力攻击。设置一个很短的过期时间(太长会导致正常情况也无法使用)或者当有值的时候将缓存中的值更新掉即可。
设置布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被该 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
tip：可以给 key 设置一些格式规则，查询之前先过滤掉不符合规则的 Key。

二、缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期)，此时由于并发用户过多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

解决方案：

设置热点数据永远不过期。
加互斥锁。

三、缓存雪崩

如果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，就会造成缓存雪崩。

缓存层承载了大量的请求，有效的保护了存储层。但是如果缓存整体不能够提供服务，所有的请求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，造成存储层挂掉的结果。缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层宕掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，大量涌向后端存储。存在这种问题的一个场景是：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，大量数据会去直接访问 DB，此时给 DB 很大的压力。
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。

一个雪崩的简单过程：

Redis 集群大面积故障。
缓存失效，但仍有大量请求访问缓存服务 Redis。
Redis 服务失效后，大量请求转向到 MySQL。
MySQL 的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机。
由于大量的应用服务依赖 MySQL 和 Redis 的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。

1️⃣解决方法

缓存数据的过期时间随机设置，防止同一时间大量数据过期。
设置热点数据永远不过期。保证不会出现热点问题，也就是物理上不过期。
资源保护。使用 netflix 的 hystrix，可以做各种资源的线程池隔离，从而保护主线程池。
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。
缓存的高可用性
缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
缓存降级
可以利用 ehcache 等本地缓存(暂时支持)，但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。比如推荐服务中，很多都是个性化的需求，假如个性化需求不能提供服务了，可以降级补充热点数据，不至于造成前端页面是个大空白。在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以允许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：
①一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
②警告：有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间)，可以自动降级或人工降级，并发送告警；
③错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
④严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
Redis 备份和快速预热
①Redis 数据备份和恢复
②快速缓存预热
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。单机可以使用 synchronized或者lock来解决；分布式环境可以用Redis 的 setnx 命令来解决。
提前演练
建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。

四、缓存并发

这里的并发指的是多个 Redis 的 client 同时 set key 引起的并发问题。其实Redis 自身就是单线程操作，多个 client 并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把 redis.set 操作放在队列中使其串行化，必须得一个一个执行。

五、缓存预热

缓存预热目的就是在系统上线前，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请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！

解决思路：

直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下。
数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载。

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