1.缓存雪崩
2.缓存击穿
3.缓存穿透
4.总结
1.缓存雪崩
缓存雪崩是如何发生的？
1）redis服务直接挂掉，redis全盘崩溃
2）redis中有大量缓存同时过期，导致大量查询直击mysql
解决
1.1）redis缓存集群实现高可用，主从+哨兵
1.2）ehcache本地缓存 + Hystrix或者阿里sentinel限流&降级
1.3）开启Redis持久化机制aof/rdb，尽快恢复缓存集群
2.1）设置缓存更新的时间都为固定时间+随机一定的时间，造成不会同时过期。
2.缓存击穿
缓存雪崩是如何发生的？
大量的请求正在访问同一个key， 此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求到数据库上面。
危害：
会造成某一时刻的mysql压力过大，有宕机风险。
解决方案：
1）对于高热点key，设置永不过期
2）设置一个互斥锁，来防止缓存击穿：
public TUser findById(Integer id) {
TUser user = (TUser)redisTemplate.opsForValue().get(CACHE_KEY_USER + id);
if(user==null){
//小厂用
/* user = userMapper.selectById(id);
if(user!=null) {
redisTemplate.opsForValue().set(CACHE_KEY_USER + id, user);
}*/
//大厂用，对于高qps的优化，进来就先加锁，保证一个请求操作，让外面的redis等待一下，避免击穿mysql
synchronized (TUserServiceImpl.class){
//双端检索，再次查询redis
user = (TUser)redisTemplate.opsForValue().get(CACHE_KEY_USER + id);
if(user==null){
//还是为空，就去查mysql
user = userMapper.selectById(id);
if(user!=null){
redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(CACHE_KEY_USER + id, user,7L, TimeUnit.DAYS);
}
}
}
}
return user;
}3）双缓存保存，定时轮询，互斥更新，差异失效时间
需求：假设我们要完成网页上的一个聚划算功能，每隔两个小时换一批商品。比如：8:000~10:00一批商品，10:00~12:00一批商品。如果按照定时任务的做法，8:00开始更新商品，假设数据量很大，mysql在很难查出来的情况下，到点了可能缓存已经过期了，但是mysql还没查询出商品，又会有大量查询攻击mysql，导致服务宕机。
思路：我们设置两个缓存，都保存相同的内容，两个缓存的过期时间不同。缓存B比缓存A过期时间更长一些，这样就可以保证缓存里永远有数据。
查询：先查询缓存A，如果A没有，查询缓存B。
//采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
list = this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY_A, start, end);
if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
log.info("=========A缓存已经失效了，记得人工修补，B缓存自动延续5天");
//用户先查询缓存A(上面的代码)，如果缓存A查询不到（例如，更新缓存的时候删除了），再查询缓存B
this.redisTemplate.opsForList().range(Constants.JHS_KEY_B, start, end);更新：先更新缓存B，再更新缓存A。
//先更新B缓存
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY_B);
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY_B,list);
this.redisTemplate.expire(Constants.JHS_KEY_B,20L,TimeUnit.DAYS);
//再更新A缓存
this.redisTemplate.delete(Constants.JHS_KEY_A);
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(Constants.JHS_KEY_A,list);
this.redisTemplate.expire(Constants.JHS_KEY_A,15L,TimeUnit.DAYS);注意：采用互斥更新和查询，保证两个key都有值。
3.缓存穿透
缓存穿透是什么：
请求查询一条记录，先去redis查询后查询不到数据，再去mysql查询后也查询不到数据，所以每次请求都会攻击mysql，导致数据库压力暴增。
危害：第一次来查询后，一般我们有回写redis机制，所以偶发一次没关系，但是频繁发生就有安全隐患。
解决方案：
1）空对象或者缺省值
一般来说这么做是没问题的，但是如果黑客大量拿未知的key来攻击我们的系统，每次都要去查询，且redis中无用key越写越多。
2）Redis布隆过滤器解决缓存穿透
深入理解redis——布隆过滤器BloomFilter
可以使用布隆过滤器来解决缓存穿透，布隆过滤器已经在这篇文章里讲解过了。
4.总结
今天学习了缓存雪崩/缓存击穿/缓存穿透的现象以及对应方案。