Redis-缓存雪崩、穿透、击穿

缓存雪崩

在同一个时间点上，大量的缓存失效。缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

解决方案：

    1、数据预热，在即将可能出现大量并发的时候reload，不同的key设置不同的失效时间，尽量把失效时间均匀。

    2、设置永不过期

    3、加锁排队（双重校验锁，缓存击穿解决方案）

    4、做二级缓存，A1缓存失效（失效时间设置短）原始数据，查询B1备用数据缓存（失效时间设置长），缺点可能B1数据会不准确

缓存穿透

确定不存在的key访问缓存（缓存和数据库都没有对应的value），容易被恶意请求，直接访问数据库

解决方案：

1、布隆过滤：把所有可能存在的key（参数），以哈希形式存储在一个足够大bitmap中，当访问的时候进行过滤，把一定不存在的请求拦截掉。

        基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。添加时增加计数器，删除时减少计数器。

        2、把null值放入缓存中，设置段时间失效（5分钟或者更短），采用一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

缓存空对象会有两个问题：

 第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

 第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

缓存击穿

n同时并发访问同一个value，缓存没有value，n个请求都直接访问数据库。

（在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上. ）

解决方法：

双重检验锁,访问缓存>判断空>加锁>访问缓存>判断空访问数据库

                                                                               > 判断不为空直接返回 

优化方案：使用互斥锁（当锁被人拿到，就拿不到锁）

static Lock reenLock = new ReentrantLock();

public List<String> getData04() throws InterruptedException {
List<String> result = new ArrayList<String>();
// 从缓存读取数据
result = getDataFromCache();
if (result.isEmpty()) {
if (reenLock.tryLock()) {//尝试拿锁
try {
System.out.println("我拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存");
// 从数据库查询数据
result = getDataFromDB();
// 将查询到的数据写入缓存
setDataToCache(result);
} finally {
reenLock.unlock();// 释放锁
}

} else {
result = getDataFromCache();// 先查一下缓存
if (result.isEmpty()) {
System.out.println("我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下");
Thread.sleep(100);// 小憩一会儿
return getData04();// 重试
}
}
}
return result;
}