Redis缓存雪崩、击穿、穿透
学习自大佬：https://blog.csdn.net/qq_35190492/article/details/102889333
https://www.cnblogs.com/yoishion/p/10791501.html
自己之前的博客：Redis基础
一、雪崩
1、 什么是雪崩？
一秒5000个请求来访问缓存中的key值，这时发生了Redis的全盘崩溃或者访问的key值同一时间全部过期失效，这时一瞬间的请求就会直接去查询数据库了，这么大量的请求会占用大量的cpu和内存，会引发数据库的崩溃或重启，就算重启后也会被新的请求再次冲垮，因此会影响所有涉及数据库的服务大范围崩溃，因此称之为雪崩。
2、解决方案?
- Redis建立高可用，主从+哨兵，集群部署，避免Redis全面崩盘（后面会补详细高可用说明 TODO）
- 本地ehcache缓存+hystrix 限流&降级，避免数据库被击垮（ehcache是啥？hystrix又是啥？）
- 数据过期时间设置永久不过期，有更新操作就更新缓存就好了（缺点消耗大量的内存，但是对大公司来说 内存算啥？？保证效率就可以了）
- 数据过期时间设置加上一个随机值，不要同一时间大规模过期失效
- Redis集群部署，热点数据均匀分布到不同的Redis库中，既根据分类方便管理数据，又可以避免全部数据，但是
- 粗暴点，熔断机制了解一下，涉及那些热点数据的服务，断掉，等好了在上线，避免影响其他服务的正常运行
ps：
- Redis高可用详细方案和策略、模型待学习（TODO）
- 本地ehcache缓存???
- hystrix？？？？？？
- 无底洞果然是无底洞
二、击穿
1、什么是击穿？
某个热点key值，QPS非常高，在某个时间过期失效后，针对这个key值的请求直接落到数据库中，从而达到在一点上击穿数据库，所以叫击穿
2、解决方案？
- 热点永不过期 永恒的解决方案
- 针对某些高能热点，建立多级缓存，一层失效了还有另一层，分担了数据压力
- 添加互斥锁，在缓存中查不到的话，去数据库查时互斥锁，查到之后放进缓存中，抢不到锁的话睡一会然后再在缓存中查询以此
- 布隆过滤器 暂时先理解为类似为一个hashSet的结构可以帮助人们快速确认key值是否存在，但实际上还是存在一定的误差（布隆过滤器下来补 TODO）
三、穿透
1、什么是穿透？
顾名思义，寻找薄弱点进行攻击，攻击一些不存在key值，因为内存中查不到，所以就直接去数据库中查了，查几次就炸了
2、解决方案？
- 听这个意思就知道布隆过滤器可以解决
- 增加key值的有效性校验，白名单，黑名单之类的过滤掉大部分非法攻击请求
整体解决方案
- hystrix之类的插件进行限流和降级的控制
- 网关层Nginx本渣我也记得有配置项，可以让运维大大对单个IP每秒访问次数超出阈值的IP都拉黑（引用的原话，又是一个坑）
引用敖丙大佬的一段话结尾
这里我想提的一点就是，我们在开发程序的时候都要有一颗“不信任”的心，就是不要相信任何调用方，比如你提供了API接口出去，你有这几个参数，那我觉得作为被调用方，任何可能的参数情况都应该被考虑到，做校验，因为你不相信调用你的人，你不知道他会传什么参数给你。
举个简单的例子，你这个接口是分页查询的，但是你没对分页参数的大小做限制，调用的人万一一口气查 Integer.MAX_VALUE 一次请求就要你几秒，多几个并发你不就挂了么？是公司同事调用还好大不了发现了改掉，但是如果是黑客或者竞争对手呢？在你双十一当天就调你这个接口会发生什么，就不用我说了吧。这是之前的Leader跟我说的，我觉得大家也都应该了解下。
