什么是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩？怎么避免呢？

一、常见的缓存使用方式

读请求来了，先查下缓存，缓存有值命中，就直接返回；缓存没命中，就去查数据库，然后把数据库的值更新到缓存，再返回读取缓存

graph LR A(读请求来了) --> B{缓存有值命中?} B -- 是 --> C(直接返回缓存值) B -- 否 --> D{数据库有值?} D -- 是 --> E(更新缓存) E --> F(返回读取缓存) D -- 否 --> G(返回空值)

二、缓存穿透

指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。

通俗点说，读请求访问时，缓存和数据库都没有某个值，这样就会导致每次对这个值✁查询请求都会穿透到数据库，这就是缓存穿透。

graph LR A(查询请求来了) --> B{缓存不存在?} B -- 是 --> D{数据库有值?} D -- 否 --> G(返回空值) G --> H(不写入缓存)

1、缓存穿透产生的几种情况

业务不合理的设计，比如大多数用户都没开守护，但是你的每个请求都去缓存，查询某个userid查询有没有守护。
业务/运维/开发失误的操作，比如缓存和数据库的数据都被误删除了。
黑客非法请求攻击，比如黑客故意捏造大量非法请求，以读取不存在业务数据。

2、如何避免缓存穿透呢？

如果是非法请求，我们在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。
如果查询数据库为空，我们可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当过期时间。（业务上比较常用，简单有效）
使用布隆过滤器或者布谷鸟过滤器快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器或者布谷鸟过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。

三、缓存雪崩

指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至down机。

graph LR A(查询请求来了) --> B{缓存炸了?} B -- 是 --> D{数据库有值?} D -- 是 --> E(更新缓存) E --> F(返回数据库值) D -- 否 --> G(返回空值) G --> H(不写入缓存) H --> I{数据库是否不可用?} I -- 是 --> J(返回错误信息) I -- 否 --> K(尝试重新连接数据库) K --> D

1、缓存雪崩产生的几种情况及解决办法

缓存雪奔一般是由于大量数据同时过期造成的，对于这个原因，可通过均匀设置过期时间解决，即让过期时间相对离散一点。如采用一个较大固定值+一个较小的随机值，5小时+0到1800秒酱紫。
Redis故障宕机也可能引起缓存雪奔。这就需要构造Redis高可用集群啦。

四、缓存击穿

指热点key在某个时间点过期时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db。

graph LR A(大量热点查询请求来了) --> B{缓存有值命中?} B -- 否 --> D{数据库有值?} D -- 是 --> E(更新缓存) E --> F(返回数据库值)

1、缓存击穿和缓存雪崩的区别

缓存击穿看着有点像缓存雪崩，其实它两区别是，==缓存雪奔是指数据库压力过大甚至down机，缓存击穿只是大量并发请求到了DB数据库层面==。可以认为击穿是缓存雪奔的一个子集吧。也可以认为它俩区别，是区别在于击穿针对某一热点key缓存，雪奔则是很多key。

2、缓存击穿的解决方案

使用互斥锁方案：缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redisetnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
永不过期：是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。