缓存异常：缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩

定义

大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，会将这些请求发送到数据库，导致数据库的压力激增，是发生在大量数据同时失效的场景下

原因

1. 缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理：

解决方案

1. 避免给大量的数据设置相同的过期时间，设置时增加一个随机数
2. 服务降级：非核心数据，直接返回默认值等；核心数据，继续访问缓存，再访问数据库；

2. Redis 缓存实例发生故障宕机了

解决方案

1. 在业务系统中实现服务熔断或请求限流机制：服务过载时，启动服务熔断机制，暂停或者转移业务应用对缓存服务的访问
2. 提前预防：通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群

缓存击穿

定义

针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，是发生在某个热点数据失效的场景下，和缓存雪崩相比，缓存击穿失效的数据数量要小很多，应对方法也不一样

解决方案

对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。这样一来，对热点数据的访问请求，都可以在缓存中进行处理。

缓存穿透

定义

要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。

原因

1. 业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；
2. 恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据；

解决方案

1. 缓存空值或缺省值。
2. 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
3. 在请求前端进行检测，把恶意请求直接过滤