什么是缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩
- 缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，被大量请求（速记：缓存和数据库都不存在）
- 缓存击穿：缓存中的数据突然失效时，正好数据被大量请求到，此时会去数据库中请求该数据（速记：缓存数据不存在，大量请求同时抵达）
- 缓存雪崩：同一时间，系统中存在大量的缓存全部过期，导致大量请求打到数据库，导致数据库压力激增，从而引起全局服务问题（速记：大量缓存全部过期，请求直接打到数据库）
解决方案
缓存穿透
解决方案1：添加[[布隆过滤器]]，针对不存在的数据可以根据业务返回对应的结果 解决方案2：针对缓存和数据库都没有的数据，可以在缓存层面设置一个过期时间较短的值（过期时间=5min），用于返回前台
缓存击穿
解决方案1. 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期。 解决方案2. 如果数据一定会过期，那么就需要在数据为空的时候，设置一个互斥锁，只让一个请求通过，该请求去数据库拉取数据，取完数据，不管如何都需要释放锁，异常的时候也需要释放锁，要不其他线程会一直拿不到锁。
下面是缓存击穿的时候互斥锁的写法，注意：获取锁之后操作，不管成功或者失败，都应该释放锁，而其他的请求，如果没有获取到锁，应该等待，再重试。当然，如果是需要更加全面一点，应该加上一个等待次数，比如1s中，那么也就是睡眠五次，达到这个阈值，则直接返回空，不应该过度消耗机器，以免当个不可用的场景把整个应用的服务器带挂了。
public static String getProductDescById(String id) {
String desc = redis.get(id);
// 缓存为空，过期了
if (desc == null) {
// 互斥锁，只有一个请求可以成功
if (redis.setnx(lock_id, 1, 60) == 1) {
try {
// 从数据库取出数据
desc = getFromDB(id);
redis.set(id, desc, 60 * 60 * 24);
} catch (Exception ex) {
LogHelper.error(ex);
} finally {
// 确保最后删除，释放锁
redis.del(lock_id);
return desc;
}
} else {
// 否则睡眠200ms，接着获取锁
Thread.sleep(200);
return getProductDescById(id);
}
}
}
缓存雪崩
- 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期。
- 缓存的过期时间除非比较严格，要不考虑设置一个波动随机值，比如理论十分钟，那这类key的缓存时间都加上一个1~3分钟，过期时间在7~13分钟内波动，有效防止都在同一个时间点上大量过期。
- 方法1避免了有效过期的情况，但是要是所有的热点数据在一台redis服务器上，也是极其危险的，如果网络有问题，或者redis服务器挂了，那么所有的热点数据也会雪崩（查询不到），因此将热点数据打散分不到不同的机房中，也可以有效减少这种情况。
- 也可以考虑双缓存的方式，数据库数据同步到缓存A和B，A设置过期时间，B不设置过期时间，如果A为空的时候去读B，同时异步去更新缓存，但是更新的时候需要同时更新两个缓存。
比如设置产品的缓存时间：redis.set(id,value,60*60 + Math.random()*1000);
小结
缓存穿透是指数据库原本就没有的数据，请求如入无人之境，直奔数据库，而缓存击穿，则是指数据库有数据，缓存也本应该有数据，但是突然缓存过期了，这层保护屏障被击穿了，请求直奔数据库，缓存雪崩则是指很多缓存同一个时间失效了，流量全部涌入数据库，造成数据库极大的压力。