Redis作为目前使用最广泛的缓存，相信大家都不陌生。但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题，什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢，出现这些问题又怎么解决呢，接下来学习一下吧。

数据穿透

Tips：Redis和数据库均无所要查询数据

当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时，就需要考虑缓存穿透的问题了。

一般情况下我们会先去 Redis 中查找某资源，Redis 中查不到就去数据库中查，如果在数据库中依然不存在该数据，那么有可能会有人使用大量该数据查询请求攻击数据库，容易造成数据库宕机，这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。

解决方法

1、缓存空结果

如果系统发现 Redis 及 DB 中都不存在该资源，就缓存空结果一段时间。需要注意哈，这次的失效时间不能设置的太长，否则数据的实效性会产生很大的问题。

2、用户合法性校验

对用户的请求合法性进行校验，拦截恶意重复请求。

3、布隆过滤器

看到这个名词不要慌。简单来说布隆过滤器的用途就是帮助你判断某个值是否存在。举个例子来看下：假设我们现在有一个长度为 9 的 bit 数组，该数组的每个位置上只能保存 1 或者 0，1 标识该位置被占用，0 标识该位置未被使用。

对于 key1，我们借助三个 Hash 函数分别对其哈希运算。

再将得到的这三个哈希值对 9 求模。

最后将这三个模值落入到 bit 数组上。

key2、key3 按照同样的方式再处理一遍。

 最后，我们会发现这个 bit 数组里只有位置 3 还是空着的。如果此时来了一个新的 key4 通过三个Hash算法求出的哈希值为 1、2、3，我们则可以断定 key4 一定不存在。

 布隆过滤器的原理还是比较简单的。这里我们需要注意，布隆过滤器可能存在一定误判的可能性，但它依然可以帮助你拦截掉大部分一定不存在的数据。

数据击穿

Tips：Redis key缓存过期，大量数据查询打在数据库上

缓存击穿，就是说某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

解决方法

1、热点数据永远不过期

比如我们可以将某个 key 的缓存时间设置为 25 小时，然后后台有个 JOB 每隔 24 小时就去批量刷新一下热点数据。就可以解决这个问题了。

2、使用互斥锁

使用互斥锁。如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库打死。当然这样会导致系统的性能变差。

数据雪崩

Tips：Redis 大量keys失效/Redis集群宕机，导致大量数据直接打到数据库

数据雪崩和数据击穿很相似，只是有更多的key失效

解决方法

1）设置失效时间。批量往 Redis 存数据的时候，把每个 Key 的失效时间都加个随机值就好了，这样可以保证数据不会再同一时间大面积失效；

2）热点数据均匀分布。如果 Redis 是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的 Redis 库中也能避免全部失效。

3）取消设置热点数据有一个失效时间，用更新缓存代替。或者设置热点数据永不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就好了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。