9.redis总结

穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时学啊哟从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库查询，造成缓存穿透。

**解决办法：**持久层查询不到就缓存空结果，查询时先判断缓存中是否exist （key），如果有直接返回空，没有查询后返回

**注意：**insret时需要清除查询的key，否则几遍DB中有值也查询不到（当然也可以设置空缓存的过期时间）

redis key是否存在？
        如果不存在
            查询mysql数据库，
            存入redsi斌返回
        如果存在
        查询redis并返回

雪崩

雪崩：缓存大量失效的时候，引发大量查询数据库

解决办法：

• 用锁/分布式锁或者队列串行访问

• 缓存失效时间均匀分布

  如果缓存几种在一段时间内失效，发生打量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

  这个没有完美的解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布，大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层的存储系统上。

1.加锁排队，限流-限流算法

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制数据库写缓存的数量。

2.数据预热

可以通过魂村的reload机制，预先去更新缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

击穿

至于缓存击穿嘛，这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了DB，而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个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。

解决方案：
缓存穿透我会在接口层增加校验，比如用户鉴权校验，参数做校验，不合法的参数直接代码Return，比如：id 做基础校验，id <=0的直接拦截等。

热点key

1. 热key：某个key访问非常频繁，当key失效的时候有大量线程来构建缓存，导致负载增加，系统崩溃

解决办法：

1. 使用锁，单机使用synchronize，lock等，分布式用分布式锁、
2. 缓存过期时间不设置
3. 在value中设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1，当t1过期的时候，延长t1并做更新缓存操作
4. 设置标签缓存，标签缓存设置过期时间，标签缓存过期后，需要异步更新实际缓存