导读
使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩，热点Key的问题。
首先我们使用Redis的逻辑是这样的
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缓存穿透
是针对数据库和缓存中都没有的数据。场景：当客户端发起查询时，缓存中没有就会去查库，库里也没有，就会返回给客户端错误信息。这样是没问题的，看起来逻辑是完美的，但是这里存在一个漏洞，那就是无论什么样的Key过来查，我们都去接受它的请求，这就可能会被黑客抓住，发起大量请求，并且Key都是我们系统中没有的，库里也查不到对应的值，这样的Key称之为非法Key。那么当大量这样的请求过来时是不是都不会命中Redis，然后都会打到DB上，当DB瞬时接收到如此多的连接时，DB就有可能撑不住，挂掉。这就是存在的一个隐藏的漏洞，黑客或者恶意攻击者就会抓住这一点攻击你的系统，使你的系统瘫痪。
实际开发中就要考虑到这一点，可以在系统层面加一层过滤，将系统认为非法的key进行一次拦截，直接返回给客户端错误信息。具体这层过滤怎么加，哪些是非法Key要根据实际的业务逻辑来定，这里只给出解决思路。
缓存击穿
是针对缓存中没有但数据库有的数据。场景是，当Key失效后，假如瞬间突然涌入大量的请求，来请求同一个Key，这些请求不会命中Redis，都会请求到DB，导致数据库压力过大，甚至扛不住，挂掉。
这个问题的解决办法就是：
1、设置热点Key，自动检测热点Key，将热点Key的过期时间加大或者设置为永不过期，或者设置为逻辑上永不过期，具体设置方法待会说。
2、加互斥锁。当发现没有命中Redis，去查数据库的时候，在执行更新缓存的操作上加锁，谁拿到锁谁去更新，同时在拿到锁之后先从缓存再获取一次如果有就返回，没有就查库然后更新。（双重校验）
缓存雪崩
是指大量Key同时失效，对这些Key的请求又会打到DB上，同样会导致数据库压力过大甚至挂掉。
这个问题的解决办法就是，让Key的失效时间分散开，可以在统一的失效时间上再加一个随机值，或者使用更高级的算法分散失效时间。
热点Key问题
针对热点数据，我们可以设置热点Key的过期时间很大，或者在逻辑上永不过期。啥意思呢？
意思就是说，假如我们设置热点数据过期时间为24小时，那么我们可以使用监听器去监听这热点数据，当检测到它快要过期时，异步起个线程去更新这个热点数据。可以达到逻辑上永不过期的效果。
另外一点，我们要有热点数据自动检测机制。即有个监控平台，来监控每个key某个时间段的请求次数，过期次数，查库次数，来分析这个key是不是热点数据，当达到某阈值时将key升级为热点key，然后走热点数据的逻辑。
这里只提供思路，具体怎么实现不再赘述。如果有更好的办法，欢迎留言交流。