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缓存雪崩

        由于原有缓存失效（或者数据未加载到缓存中），新缓存未到期间（缓存正常从Redis中获取，如下图）所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机，造成系统的崩溃。比如我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在某个时间节点，大量的 key 失效，导致大量的请求从缓存中获取不到数据而去请求数据库。

解决方法：

（1）碰到这种情况，一般并发量不是特别多的时候，可以加锁排队，加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题，有可能还要解决分布式锁的问题；线程还会被阻塞，用户体验很差！因此，在真正的高并发场景下很少使用！

        加锁排队只是为了减轻数据库的压力，并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下，缓存重建期间key是锁着的，这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时，这是个治标不治本的方法！

（2）给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存，

（3）设置有效期均匀分布

避免缓存设置相近的有效期，我们可以在设置有效期时增加随机值；

或者统一规划有效期，使得过期时间均匀分布。

（4）数据预热

对于即将来临的大量请求，我们可以提前走一遍系统，将数据提前缓存在Redis中，并设置不同的过期时间。

（5）保证Redis服务高可用

前面我们介绍过Redis的哨兵模式和集群模式，为防止Redis集群单节点故障，可以通过这两种模式实现高可用。 　　

（6）做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。

缓存穿透

缓存穿透意思就是某个不存在的key一直被访问，结果发现数据库中也没有这样的数据，最终导致访问该key的所有请求都直接请求到数据库了。

大并发的缓存穿透会导致缓存雪崩。

解决方案：

（1）如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。

        某个key数据并不存在，那么就存一个 NULL 就好了，但是一定不要忘记设置过期时间，因为假设id=3的记录不存在，然后本次访问没有查询到数据，缓存中存的是null如果过一会儿新增了一条记录为3的数据，如果缓存不设置过期时间，那么这条数据就永远获取不到。

（2）根据缓存数据Key的规则。例如我们公司是做机顶盒的，缓存数据以Mac为Key，Mac是有规则，如果不符合规则就过滤掉，这样可以过滤一部分查询。在做缓存规划的时候，Key有一定规则的话，可以采取这种办法。这种办法只能缓解一部分的压力，过滤和系统无关的查询，但是无法根治。

（3）采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的BitSet中，不存在的数据将会被拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。关于布隆过滤器，详情查看：基于BitSet的布隆过滤器(Bloom Filter)

布隆过滤器（bloomfilter）是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以判断数据是否在表中。将数据项添加到布隆过滤器中，用k个不同的哈希函数映射数据项的位置。

例子：将“semlinker”数据项存入布隆过滤器中，使用三个不同的哈希方式产生三个索引246。查询这个数据项时，查看这三个哈希函数运算后产生的索引值，246其中任何一个索引位为‘0’，则该值不在集合中；均为1的话则可能存在在集合中。

布隆过滤器优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

缓存击穿

Redis中一个热点key在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。

解决方法：

（1）设置热点数据永不过期

对于某个需要频繁获取的信息，缓存在Redis中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。

（2）定时更新

比如这个热点数据的过期时间是1h，那么每到59minutes时，通过定时任务去更新这个热点key，并重新设置其过期时间。

（3）互斥锁

这是解决缓存穿透比较常用的方法。

互斥锁简单来说就是在Redis中根据key获得的value值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该key时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间（比如100ms）后重试。

缓存预热

        缓存预热就是系统上线后，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

解决方案：

（1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；

（2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

（3）定时刷新缓存；

缓存更新

        redis 内存淘汰机制 （默认的有6中策略），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

（1）定时去清理过期的缓存；

（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

redis 内存淘汰机制有以下几个：

• noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。 大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL )。
• allkeys-lru：所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• allkeys-random： 所有key通用; 随机删除一部分 key。

• volatile-lru：只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• volatile-random：只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。
• volatile-ttl：只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

缓存降级

        当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。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。 降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）

        在进行降级之前要对系统进行梳理，梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

（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。