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reids缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但是，它也带来一些问题。比如最主要问题就是数据一致性问题，严格意义上该问题无解，所以如果对数据一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

另外的一些问题就是如缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩

一.缓存穿透

1.概念

大量高并发请求查询的数据在redis发现不存在(缓存未命中)，于是向持久层数据库查询(mysql)，发现也不存在，这样缓存永远不会生效。这样大量请求都会请求持久层数据库，这将造成持久层数据库很大压力，这时就出现了所说的缓存穿透。

2.解决方案

1）接口校验

对于id = -1234这类无效查询直接拦截，不允许这些请求到达Redis、DB上。

2）缓存空值

比如，虽然数据库中没有id = 666的用户的数据，但是在redis中对他进行缓存（key=666, value=null），这样当请求到达redis的时候就会直接返回一个null的值给客户端，避免了大量无法获取的数据请求直接访问DB。

注意：
1.key设置的过期时间不能太长，防止占用太多redis资源，设置一个合适的TTL，比如两三分钟。当遇到黑客暴力请求很多不存在的数据时，就需要写入大量的null值到Redis中，可能导致Redis内存占用不足的情况。
2.即使设置了过期时间，还是会存在缓存层和持久层数据会有一段时间的不一致，这对于需要保持一致性的业务有影响。

3）布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免对底层存储系统的查询压力。

4）实时监控

对redis进行实时监控，当发现redis中的命中率下降的时候进行原因的排查，配合运维人员对访问对象和访问数据进行分析查询，从而进行黑名单的设置限制服务(拒绝黑客攻击)。

二.缓存击穿

1.概念

这里需要注意和缓存穿透的区别，缓存击穿是指一个key非常热点，在不停扛着大并发，大量并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据并回写缓存，会使得数据库瞬间压力过大。

2.解决方案

1）设置热点数据永不过期

从缓存层来看，不设置过期时间，就不会出现热点key过期后产生的问题。

2）加互斥锁

使用setnx作为Redis中的锁。
分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询数据库并返回到Redis，其他线程没有获得分布式锁的权限则等待，之后所有请求就可以从Redis中得到响应。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁上。

3）”提前“使用互斥锁 / 逻辑过期

在value内部设置一个比缓存（Redis）过期时间短的过期时间标识，当异步线程发现该值快过期时，马上延长内置的这个时间，并重新从数据库加载数据，设置到缓存中去。【缺点：不保证一致性，实现相较互斥锁更复杂】

4）对热点数据进行预热

对热点数据预先设置在Redis中，或者适当延长Redis中的Key过期时间。

三.缓存雪崩

1.概念

缓存雪崩是指在某一个时间段缓存集中过期失效或redis宕机。

比如双十一在12点集中将一批商品放入了缓存并设置缓存时间为1个小时。当到了凌晨1点钟时，这批商品缓存过期。这时对这批商品进行访问查询都会去访问数据库，对于数据库来说就会产生周期性的压力波峰。于是所有请求都会到达持久层，持久层调用量急增，可能造成数据库宕机。
相对于集中过期来说缓存服务器的宕机是比较致命的缓存雪崩

2.解决方案

1）redis高可用

搭建redis集群，防止单机redis宕机整个缓存不可用

2）限流降级

该方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读取数据库写缓存的线程数量，比如对某个key只允许一个线程查询数据和回写进缓存（可能影响并发）

3）将失效时间分散开

常用且易于实现通过使用自动生成随机数使得key的过期时间TTL是随机的，防止集体过期。

4）数据预热

在发生高并发前手动触发加载缓存的key使得大量访问数据加载到缓存中。

5）设置缓存标记

热点数据可以不考虑失效，后台异步更新缓存，适用于不严格要求缓存一致性的情景。

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