1 缓存穿透
问题描述
客户端查询缓存和数据库中均不存在的数据，使得请求直达存储层，导致其负载过大，甚至宕机。出现这种情况的原因，可能是业务层误将缓存和库中的数据删除了，也可能是有人恶意攻击，专门访问库中不存在的数据。
解决方案
- 缓存空对象：存储层未命中后，仍然将空值存入缓存层，客户端再次访问数据时，缓存层会直接返回空值。
- 布隆过滤器：将数据存入布隆过滤器，访问缓存之前以过滤器拦截，若请求的数据不存在则直接返回空值。
2 缓存击穿
问题描述
一份热点数据，它的访问量非常大。在其缓存失效的瞬间，大量请求直达存储层，导致服务崩溃。
解决方案
- 永不过期：热点数据不设置过期时间，所以不会出现上述问题。
- 加互斥锁：当热点key过期后，大量的请求涌入时，只有第一个请求能获取锁并阻塞，此时该请求查询数据库，并将查询结果写入缓存后释放锁，后续的请求直接走缓存。
3 缓存雪崩
问题描述
在某一时刻，缓存层无法继续提供服务，导致所有的请求直达存储层，造成数据库宕机。可能是缓存中有大量数据同时过期，也可能是Redis节点发生故障，导致大量请求无法得到处理。
解决方案
- 避免数据同时过期：设置过期时间时，附加一个随机数，避免大量的key同时过期。
- 永不过期：热点数据不设置过期时间
- 加互斥锁：当热点key过期后，大量的请求涌入时，只有第一个请求能获取锁并阻塞，此时该请求查询数据库，并将查询结果写入缓存后释放锁，后续的请求直接走缓存。
- 构建高可用的Redis服务：采用哨兵或集群模式，部署多个Redis实例，个别节点宕机，依然可以保持服务的整体可用。
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