缓存雪崩
缓存雪崩指的是大量的请求无法在 Redis 缓存系统中处理，请求全部打到数据库，导致数据库压力激增，甚至宕机。出现该错误的原因主要有两种：
- 大量热点数据同时过期，导致大量请求需要查询数据库并写到缓存；
- Redis 故障宕机，缓存系统异常。
对于缓存雪崩可以采取的方案主要有两种:过期时间添加随机值、接口限流
- 过期时间添加随机值：要避免给大量的数据设置一样的过期时间，过期时间 = baes 时间+ 随机时间(较小的随机数，比如随机增加 1~5 分钟)。还有一种更激进的方法就是干脆设置缓存不过期，通过后台服务更新缓存。
- 接口限流：前端限制接口访问频次
缓存击穿(单一热点数据、高并发、数据失效)
如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。
可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 应对缓存击穿可以采取以下方案：
- 过期时间添加随机值或者热点数据干脆不设置过期时间
- 使用互斥锁方案（Redis 中使用 setNX 方法设置一个状态位，表示这是一种锁定状态），保证同一时间只有一个业务线程请求缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
public Object getData(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(lockName)) {
try
// 从数据库取出数据
desc = getFromDB(id);
// 写到 Redis
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(lockName);
return desc;
}
} else {
// 否则睡眠200ms，接着获取锁
Thread.sleep(200);
return getData(id);
}
}
}
缓存穿透
当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。
应对缓存穿透的解决方案有以下几种
- 非法请求的限制:防止恶意请求，故意请求不存在的数据
- 设置空值或者默认值：当请求的数据不存在 Redis 也不存在数据库的时候，设置一个缺省值(比如：None)。当后续再次进行查询则直接返回空值或者缺省值
- 使用布隆过滤器：在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在，即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。