缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时间段，大量的缓存key同时失效或者Redis服务器宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力

解决方案

1. 给不同的Key的TTL添加随机值

使得不容易在同一个时间段大量的缓存失效

2. 利用Redis集群提高服务的可用性

如果Redis宕机了我们可以通过微服务将其他从服务器中调用及时弥补

3. 给缓存业务添加降级限流策略

快要到达一个限制的时候进行降级，拒绝服务来保护缓存

4. 给业务添加多级缓存

在其他层面也添加缓存，比如说nginx服务器中

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

缓存重建业务复杂：从数据库操作写入缓存操作比较复杂，耗时可能会很多

解决方案：互斥锁，逻辑过期

互斥锁

假若有很多线程进来，访问这个被击穿的数据，这是线程1先进来，拿到互斥锁，进行后面的数据库查询，写入缓存操作，其他线程在这个期间就不会拿到互斥锁，拿不到就会进行等待过一段时间重新在缓存中进行访问

缺点：性能低，线程需要进行不断地重复等待

逻辑时间

给一些及时地数据设置逻辑时间，不设置key的TTL时间

就是假如说我有一条数据，需要在一段时间内进行高并发的访问，那我们人工给他设置一个逻辑的过期时间，可以是永不过期，在使用完成后手动的将过期时间删除

在使用逻辑数据的时候同时也用到了互斥锁，但是处理不同，在线程获得互斥锁后，再创建一个新的线程来进行写入缓存的操作，这时候先返回过期的数据，其他没有拿到互斥锁的线程也是先返回过期数据

基于互斥锁解决缓存击穿问题

在服务层中创建互斥锁方法：

private boolean tryLock(String Key){
   Boolean flag = StringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"1",10,TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}

这里是添加一个锁功能，其意思是使用setIfAbsent方法进行插入数据，这样其他的线程就不能够再次添加数据

private void unlock(String key){
    stringRedisTemplate.delete(key);
}

用来删除这个锁

基于逻辑过期方式解决缓存击穿问题

逻辑时间实例：(设置逻辑过期时间方法)

private void luoji(Long id,Long expireSeconds){
   //1.查询店铺信息
   Shop shop=getById(id);
   //2.封装逻辑过期时间
   RedisData redisdata=new RedisData();
   redisdata.setdata(shop);
   redisdata.setexpiretime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
   //写入Redis
   StringRedisTemplate.opsForValue().set(id,JSONUtil.toJsonStr(redisd ata));
}