缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透 ———Sidfate
今天我们讲讲用redis缓存时容易遇到的一些问题。首先要明确一点的是，缓存雪崩、击穿、穿透这些名词虽然是针对缓存的，但是实际的受害方往往是数据库（存储层）。因为我们之所以用缓存，就是为数据库服务，也就是缓存的抗压性要大于数据库，当我们缓存由于一些原因使用不当时，就会导致数据库压力剧增，由此产生上面的几种问题。
题外话：我觉得一些技术上的专有名词很扯，有些是某位大神直接自己翻译过来传开的，其实它的本意可能翻译的并不准确。所以终归到底，专有名词能记住最好，有装逼的资本；没记住也没必要强记，理解含义和场景是正解，同时面对面试官先下手为强，避免忘记名词时的尴尬。
雪崩
缓存雪崩往往是指在一段时间内，灭霸打了个响指，缓存大批量的失效（同一时间过期），没有缓存怎么办，当然就去数据库找数据了，如果请求量很大，数据库马上就崩了，由此就叫做缓存导致的雪崩。
缓存雪崩的英文原意是 stampeding herd（奔逃的野牛），指的是缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，奔向后端存储。
这种场景的解决方案就是给失效时间设置一个随机数：
setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；
或者设置热点数据永远不过期，更新数据后更新缓存就好了。
击穿
击穿跟雪崩类似，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，使数据层压力剧增，而缓存击穿不同的是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞。
解决方法：使用锁机制 让其他请求进不来。使用原子性setNx
穿透
如果你看了前面的2个，缓存穿透也很好理解，都说穿透了，其实也就是缓存没数据，数据库也没数据，关键请求量还很大，你说气不气。穿透其实很可能是来自于攻击，指的是专门大批量的去请求不存在的数据，例如id是-1的数据。
简单的解决方案就是判断id的值范围，判断id≤1直接return了。当然id只是一个例子，其实针对客户端过来的参数，永远保持不信任的状态，给予合理的判断减少潜在的数据库压力是个好习惯。
