1. 缓存

1.1 缓存的作用

缓存就是一块内存，它用于存储高速交换的数据，它的使用能够提高数据交换的效率。

1.2 缓存的应用场景

当没有缓存时，程序的调用流程时这样的：

此时，对数据库来说，压力时非常大的，因为每次的查询数据都要查询数据库。那么有没有办法来减缓数据库的压力呢？肯定是有的，那就是引入缓存。

当有缓存时，程序的调用流程时这样的：

这样改造之后，程序就不会直接去查询数据库，而是先访问缓存，当缓存中没有需要的数据时，才会去查询数据库。这样的话，数据库的压力就大大减小了。

1.3 引入缓存后的执行流程

1.4 缓存的优点

1. 缓存一般都是 key-value 查询数据的，因为不像数据库一样还有查询的条件等因素，所以查询的性能一般会比数据库高；
2. 缓存的数据是存储在内存中的，而数据库的数据是存储在磁盘中的，因为内存的操作性能远远大于磁盘，因此缓存的查询效率会高很多；
3. 缓存更容易做分布式部署（当一台服务器变成多台相连的服务器集群），而数据库一般比较难实现分布式部署，因此缓存的负载和性能更容易平行扩展和增加。

2. 缓存穿透

2.1 场景

场景1：用户请求的id不存在
场景2：用户伪造不存在的id发起请求

上面两种场景就会导致，每次都在缓存中拿不到数据，每次需要查询数据库，并且在数据库中也查不到数据。

这种场景就好像缓存被穿透了一样，每次都会访问数据库。此时就会到导致数据库的压力非常大，容易使数据库挂掉。

2.2 解决策略

1. 参数校验

对用户传送过来的数据进行校验，不符合规定，就直接将相互请求拦截掉。

1. 当数据比较少时，就可将数据库中的数据全部放入内存的一个map当中。

2. 当数据量比较大时，全部放入内存就不可取，此时就得使用布隆过滤器，它底层使用bit数据，数据默认值都为0

关于布隆过滤器：

1. 它底层使用bit数据，数据默认值都为0
2. 它在第一次初始化的时候，会把数据库中已存的key，经过一些hash的哈希算法，每个key都会计算出多个位置，然后将这些位置上的元素值设置为1。
3. 之后，如果有用户请求的时候，就会使用相同的hash算法算出key对应的位置，如果多个位置中值都是1，就说明该key在数据库中存在，此时就允许后续的操作。如果有任意一个位置上的值不是1，那就说明该值在数据库中不存在，直接拒接请求

使用布隆过滤器的缺点;

1. 存在误判的情况——产生hash冲突时
2. 存在数据更新问题——数据库和布隆过滤器是异步同步的，当发生网络异常时，就可能导致数据不一致的问题。

2. 缓存空值

当某个key在缓存中查不到，在数据库中也查不到时，此时，将该key缓存起来，让它的value为null。当后面的请求又拿着相同的key时，就直接返回null了，无需再进行数据库的查询。

3. 缓存击穿

3.1 场景

当某一个热key到达过期时间失效后，使得大批的请求访问数据库

3.2 解决策略

1. 通过加锁限制访问：对于同一个key，同一时刻只能有一个请求访问，访问成功后，将数据再次放入缓存当中。
2. 单独设置一个job，给即将过期的热key自动续期
3. 对于一些十分热的key，它的数量并不是很多，所以就可以给它们不设置过期时间，等使用完之后，手动删除掉这些热key即可

4. 缓存雪崩

4.1 场景

当某多个热key到达过期时间失效后，使得大批的请求访问数据库

4.2 解决策略

要解决缓存雪崩，就要想办法为不同的key设置不用的过期时间

方法：在设计的过期时间的基础上加上一个160s的随机数，

即：时间过期时间 = 过期时间 + 160s的随机数

当有可能出现主机宕机的情况时：

1. 如果使用的是redis,就可以使用哨兵模式或者集群模式，避免出现单节点故障而导致的整个redis拂去不可用
2. 如果做了上面的处理，redis还是挂了，这是就需要做服务降级了。需要配置一些默认兜底的数据，程序中有一个默认的全局开关，比如有十个请求在最近一分钟内从redis中获取数据失败，则全局开关打开，后面的新请求就直接从配置中心获取默认的数据

5. 上面三者的区别

1. 缓存穿透是说 查询不存在

2. 缓存击穿、缓存雪崩是说 热key失效

3. 缓存击穿是一个热key失效，缓存雪崩是多个热key失效