实例解读什么是Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿 redis

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。本篇文章，并不是要更加完美的解决这三个问题，也不是要颠覆业界流行的解决方案。而是，从实际代码操作，来演示这三个问题现象。之所以要这么做，是因为，仅仅看这些问题的学术解释，脑袋里很难有一个很形象的概念，有了实际的代码演示，可以加深对这些问题的理解和认识。
常见的缓存处理流程
前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。
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一、缓存穿透
描述：
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

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代码流程
1.参数传入对象主键ID
2.根据key从缓存中获取对象
3.如果对象不为空，直接返回
4.如果对象为空，进行数据库查询
5.如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存（设定过期时间）
想象一下这个情况，如果传入的参数为-1，会是怎么样？这个-1，就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库，而每次查询都是空，每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。即便是采用UUID，也是很容易找到一个不存在的KEY，进行攻击。
解决方案：
1.接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2.采用缓存空值的方式，从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，只是设定缓存有效时间可以设置短点，如60秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。

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二、缓存击穿
描述：
【实例解读什么是Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿】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，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
可以理解为缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
解决方案
1.设置热点数据永远不过期。
2.加互斥锁，互斥锁参考代码如下：

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说明：

1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点。

三、缓存雪崩
描述：
缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存大批量的集中过期失效，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
比如马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。
在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

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其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
1.缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2.如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3.设置热点数据永远不过期。