## 缓存击穿 **查询缓存中失效的 key**。大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个 key 正好失效了，就会导致大量的请求都落到数据库。 :-:  ### 解决方案 1. 互斥锁：（基本不用次方案） 如果从redis中没有获取到数据，就让一个线程去数据库查询数据，然后构建缓存，其他的线程就等着，过一段时间后再从redis中去获取。 这个方案能解决问题，但是一个线程构建缓存的时候，另外的线程都在睡眠或者轮询。 2. 后台续命： 后台开一个定时任务，专门主动更新即将过期的数据。 设置 key 的时候同时设置过期时间为 60 分钟，后台程序在 55 分钟时，会查询数据库并重新缓存60分钟 3. 永不过期 对热点数据不设置过期时间 ## 缓存穿透 要访问的数据缓存中没有，再查询数据库，还是没有。短时间，高密度的访问此数据，给持久层数据库造成很大的压力。 :-:  ### 解决方案 1. 缓存空对象 在数据库即使查到的是空对象，也把空对象缓存起来。 如果在某个时间，缓存为空的记录，在数据库里面有值了，怎么办？ 1. 设置缓存的时候，同时设置一个过期时间，这样过期之后，就会重新去数据库查询最新的数据并缓存起来 2. 如果对实时性要求非常高的话，那就写数据库的时候，同时写缓存。这样可以保障实时性 3. 如果对实时性要求不是那么高，那就写数据库的时候给消息队列发一条数据，让消息队列再通知处理缓存的逻辑去数据库取出最新的数据 > 对于恶意攻击，请求的时候key往往各不相同，且只请求一次，那你要把这些key都缓存起来的话，因为每个key都只请求一次，那还是每次都会请求数据库，怎么办？—— 布隆过滤器 2. 布隆过滤器 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在;当它说不存在时，那就肯定不存在。 利用布隆过滤器先进行校验，不符合则 丢弃 :-:  ## 缓存雪崩 缓存中大多数的数据在**同一时间过期**，而查询数据量巨大，这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了。请求都打到数据库上，引起数据库流量激增，压力瞬间增大，直接崩溃。 ### 解决方案 1. 互斥锁 2. 错峰过期 在设置 key 过期时间的时候，加入一个随机过期时间，可以避免大量缓存同时过期 3. 缓存集群 4. 限流器+本地缓存