大家好，我是老三，刷题刷烦了……
写篇文章缓一下，分享一下老八股：缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。
在了解这三大问题之前，我们要理解，常用的分布式缓存Redis单机并发量能达到万级，常用的关系型数据库MySQL一般并发量是千级，他们支持的并发量可能差十倍，所以要尽可能把流量拦截在缓存层。
为什么呢？就像是大湖里多排点水，就可能把小河道冲垮，不知道你听过没——长江之水天上来，白洋淀里把不住。
缓存击穿
什么是缓存击穿
先从缓存击穿开始。
缓存击穿： 一个并发访问量比较大的key在某个时间过期，导致所有的请求直接打在DB上。
缓存击穿会增大数据库的负载，我们看看怎么缓解。
缓存击穿如何解决
加锁更新
查询缓存，发现缓存中不存在，加锁，让其它线程等待，只让一个线程去更新缓存。
异步更新
还有一个可行的方案是把缓存设置永不过期。那缓存怎么更新呢？通过异步的方式去更新缓存。
比如后台设置一个守护线程定时更新缓存，但这种定时比较难以把握。
异步更新机制实际上更适合用于缓存预热。
缓存穿透
什么是缓存穿透
缓存穿透：缓存穿透指的查询缓存和数据库中都不存在的数据，这样每次请求直接打到数据库，就好像缓存不存在一样。
缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。
缓存穿透可能会使后端存储负载加大，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。
缓存穿透可能有两种原因：
自身业务代码问题 恶意攻击，爬虫造成空命中
我们来看看如何解决。
缓存穿透如何解决
缓存空值/默认值
一种方式是在数据库不命中之后，把一个空对象或者默认值保存到缓存，之后再访问这个数据，就会从缓存中获取，这样就保护了数据库。
缓存空值有两大问题：
空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的
方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。
例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致。
这时候可以利用消息队列或者其它异步方式清理缓存中的空对象。
布隆过滤器
除了缓存空对象，我们还可以在存储和缓存之前，加一个布隆过滤器，做一层过滤。
布隆过滤器里会保存数据是否存在，如果判断数据不不能再，就不会访问存储。
那布隆过滤器是什么玩意儿？查找它会不会很慢？
布隆过滤器是什么？
不知道你对哈希表了解多少，布隆过滤器是一个类似的东西。
它是一个连续的数据结构，每个存储位存储都是一个bit，即或者1, 来标识数据是否存在。
存储数据的时时候，使用K个不同的哈希函数将这个变量映射为bit列表的的K个点，把它们置为1。
我们判断缓存key是否存在，同样，K个哈希函数，映射到bit列表上的K个点，判断是不是1：
如果全不是1，那么key不存在； 如果都是1，也只是表示key可能存在。
至于为什么？因为哈希函数是存在碰撞的可能的。
关于缓存穿透的两种主要解决方案，我们简单对比一下：
缓存雪崩
接下来我们看严重的一种情况，缓存雪崩。
什么是缓存雪崩
缓存雪崩： 当某⼀时刻发⽣⼤规模的缓存失效的情况，例如缓存服务宕机、大量key在同一时间过期，这样的后果就是⼤量的请求进来直接打到DB上，可能导致整个系统的崩溃，称为雪崩。
缓存雪崩如何解决
缓存雪崩是三大缓存问题里严重的一种，我们来看看怎么预防和处理。
提高缓存可用性
集群部署：通过集群来提升缓存的可用性，可以利用Redis本身的Redis Cluster或者第三方集群方案如Codis等。 多级缓存：设置多级缓存，级缓存失效的基础上，访问二级缓存，每一级缓存的失效时间都不同。
过期时间
均匀过期：为了避免大量的缓存在同一时间过期，可以把不同的 key 过期时间随机生成，避免过期时间太过集中。 热点数据永不过期。
熔断降级
服务熔断：当缓存服务器宕机或超时响应时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止业务服务访问缓存系统。 服务降级：当出现大量缓存失效，而且处在高并发高负荷的情况下，在业务系统内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的 fallback（退路）错误处理信息。
总结
一张图总结：
参考：
[1]. 《Redis开发与运维》
[2]. 《极客时间 高并发系统设计四十问》
[4]. [缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，看这篇就够了](https://xie.infoq.cn/article/a035f12e5590385ac578778b0)
[5]. [布隆过滤器，没那么难](https://segmentfault.com/a/1190000024566947)
