缓存雪崩
what
在某一时间段，缓存集中失效，导致请求全部走数据库，有可能搞垮数据库，使整个服务瘫痪
失效原因
- 缓存服务宕机
- 缓存设置了相同的过期时间，导致缓存在某个时间段大量失效
特点
多个key同时过期
解决方案
- 搭建高可用的缓存服务（主从+哨兵）
- redis持久化RDB+AOF，快速恢复缓存数据；或者给key设置过期时间时，在原有过期时间的基础上加一个随机时间，将每个key的过期时间分散开
缓存击穿
what
某一个热点数据的缓存key过期，在新的key还未设置完成时，海量请求几乎同时到达，导致无法命中缓存，去mysql数据库找数据
特点
同一个key，且请求海量
解决方案
过期时间处理
设置永不过期
将热点数据的缓存设置为永不过期（此方法比较粗暴）
动态延长过期时间
- 通过一个定时脚本，扫描缓存的过期时间，当快要过期的时候，给热点数据的缓存增加过期时间
- 热点数据未必会一直是热点，而通过检测热点数据的访问频率，来判断是否是热点数据，如果是热点数据，且快要过时了，在某一次api请求的时候将缓存时间延长
使用互斥锁
思想
将海量mysql查询，减少为一条查询，让其他请求反复从redis中取数据
实现
当缓存时效时，不立即去请求数据库。先使用redis的setnx去设置一个互斥锁。当setnx操作成功返回时，再进行查询数据库的操作并回设缓存；当setnx操作失败时，重试get缓存的方法。
缓存穿透
what
一个缓存中没有，数据库中也没有的，而频繁请求
特点
并非是过期导致的，而是本来数据就不存在。一般是一些恶意请求。
解决方案
合法性校验
在业务代码里加判断，过滤恶意请求。如：过滤通过id=-1的查找
设置null值
当数据库里查询不到数据的时候，将null值存入redis中（将过期时间设置的稍微短一些），当下次恶意请求来临时，就直接通过redis返回null，不会再去查找数据库
使用布隆过滤器
将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉
布隆过滤器
布隆过滤器能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。
布隆过滤器的几大应用场景
- 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址
- 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）
- 缓存穿透，将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
