一、缓存穿透

如上图，正常情况下，如果用户在redis缓存中没有查询到自己想要的数据，就会去mysql数据库中查询。如果mysql数据库中也没有，在没有任何措施下，用户一定会不断的去mysql数据库中查询，随着时间的推移，用户越来越多，越来越多的用户在redis缓存中没有查询到自己想要的数据，越来越多的用户就会去mysql数据库中查询，这就造成了缓存穿透。

解决方案：

1、使用布隆过滤器

“过滤器”这个名词做过项目的人应该很熟悉，而对于redis缓存穿透而言，使用“布隆过滤器”就是解决方案之一。

后台服务端可以在用户和redis数据库之间搭上一个“过滤器”，在用户访问redis之前，通过布隆过滤器，如果用户想访问的数据在redis数据库中没有的话，就使用布隆过滤器将用户的这次访问给过滤掉，这样的话用户就不会再去访问mysql数据库了，很好的解决了缓存穿透。

2、redis缓存空值（占空间，没意义，不建议）

当用户访问redis的时候，如果说用户访问的数据在redis中没有，那就根据用户访问的“key”给用户在redis中缓存一个空的“value”，这样的话用户就不用再去访问mysql数据库了。

这种方法也是解决缓存穿透的一种方案，但是不建议。因为在redis中缓存一个空的value，一方面占了redis数据库的空间（redis数据库的数据是存在内存中的，而内存又有限），另一方面给一个key缓存一个空的value也没有什么意义，而且还浪费数据库开销，所以这种方案不建议。

二、缓存击穿

当某一个“key”的热度非常高，肯定就会有很多的人根据这个“key”去redis中查询对应的“value”。

刚才也说过，因为redis数据是存在内存中的，内存又有限，所以redis会对于一些数据设置过期时间，一到时间，这些key就会过期消失。

所以如果当某个热度很高的“key”在redis中过期了，那么这些用户肯定会集体的去访问mysql数据库（就像一颗颗子弹，全部都打到了一个点上），因此就造成了缓存击穿。

缓存击穿和缓存穿透很像，但是还是有一些区别的。

解决方案：

1、设置热点数据永不过期

这是一个很绝的方案，可以完美的解决缓存击穿。

但是不建议，因为redis本就内存有限，热点数据越来越多，无疑就会撑满redis，导致redis的性能下降。总的来说就是“占空间”。

2、加互斥锁

某个热点“key”突然失效过期，用户们在redis中访问无果，肯定会集体去mysql访问。

而在用户们访问mysql之间就可以加一道锁，来解决缓存击穿。

加锁只保证一个线程可以进去，这样的话就可以解决大量的用户去mysql访问同一个数据。

三、缓存雪崩

缓存雪崩是最好理解的，雪崩的场景大家肯定都不陌生。

当某个时间段，redis缓存中的“key”集体失效（可以理解为redis宕机），那么用户查不到这些“key”对应的“value”，就肯定会集体的向mysql数据库中查询，这样大面积的访问，就造成了缓存雪崩。

和缓存击穿很像，但是又不一样，缓存击穿是大量的用户去mysql中查询同一个“key”对应的“value”，而缓存雪崩是大量的用户去mysql中查询不同“key”对应的“value”。

解决方案：

1、实现redis高可用

搭建redis集群，配置redis哨兵机制，实现redis高可用。

主机宕机之后，通过redis哨兵机制去自动的在从机中重新选取主机，实现redis的高可用，解决缓存雪崩。

2、数据预热

可以把可能会大量访问的数据预先访问一遍，然后在加载到缓存中，最后再给它们设置不同的缓存过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀一些。这也是解决缓存雪崩的一种方案。