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1.前言
在一些高并发场景的项目中，用户的请求是我们底层数据库往往扛不住的，例如淘宝双十一用户抢购商品，这样的大数据、高并发场景使用单一的数据库是很可能造成服务请求过慢，严重的会直接导致服务器宕机。为了解决这些问题，项目中通常会引入缓存技术。缓存技术是将数据缓存到内存中，减少服务与数据库的IO操作。本文介绍的redis缓存技术，但是使用到了缓存，我们将会面临三种问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。下面主要介绍这个三种问题产生的场景以及解决方案。
2.缓存穿透
缓存穿透是用户请求数据源并不存在，用户每次优先从缓存中取数据是都是获取不到，然后就直接请求底层数据库，如果存在大量的这样key或者大量请求，所有的请求都直接请求到数据可能会导致数据库瓶颈甚至宕掉。
解决方案：
1.采用布隆过滤器(Bloom Filter)过滤不存在的key，拦截请求
2.第二种就是如果我们第一查询结果是空，我们把结果是空key也做一个缓存，并设置一个过期时间（过期时间最好不要太长，30秒就可以，避免大量的无效的key存在占用缓存空间），这样如果大量请求过来也不会直接打底层数据库上。
3.缓存击穿
缓存击穿是指，缓存中没有但是数据库中有的数据，这是由于并发用户请求过来，从缓存中取不到数据，所有请求直接打到底层数据库上了,使数据库瞬间压力过大。这种一般是缓存设置的过期时间刚好到期，同时又有大量请求过来。
解决方案：
1.设置热点数据永不过期，对于一些使用高频数据不设置过期时间，例如商品的信息
2.加互斥锁，具体流程如下：
4.缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中同一时间存在大量的key过期，当并发查询的时候，导致大量的请求都请求到了底层数据库上，引起底层数据库压力过大甚至数据库直接宕掉。
解决方案：
1.把缓存过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期。
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