如何应对redis缓存的击穿、穿透和雪崩
一、缓存击穿问题
对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
解决方案：
1.加锁：在未命中缓存时，通过加锁避免大量请求访问数据库
2.不允许过期：物理不过期，也就是不设置过期时间。而是逻辑上定时在后台异步的更新数据。
3.采用二级缓存：L1缓存失效时间短，L2缓存失效时间长。请求优先从L1缓存获取数据，如果 未命中，则加锁，保证只有一个线程去数据库中读取数据然后再更新到L1和L2中。然后其他线 程依然在L2缓存获取数据。
二、缓存穿透问题
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
解决方案：
如果一个查询返回 的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
三、缓存雪崩
存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
解决方案：
1、缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
2、事前：这种方案就是在发生雪崩前对缓存集群实现高可用，如果是使用 Redis，可以使用主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
3、事中：使用 Hystrix进行限流&降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的3000请求就会走限流逻辑。然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。
4、事后：开启Redis持久化机制，尽快恢复缓存集群
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