什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩，以及解决办法？

缓存穿透：

• 问题：大量并发查询不存在的KEY，在缓存和数据库中都不存在，同时给缓存和数据库带来压力。
• 原因：一般而言，缓存穿透有2种可能性：业务数据被误删，导致缓存和数据库中没有数据。恶意进行ddos攻击。
• 分析：为什么会多次穿透呢？不存在一直为空，需要注意让缓存能够区分KEY不存在和查询到一个空值。
• 解决办法：缓存空值的KEY,这样第一次不存在也会被加载会记录，下次拿到有这个KEY。Bloom过滤或RoaingBitmap判断KEY是否存在，如果布隆过滤器中没有查找到这个数据，就不去数据库中查。在处理请求前增加恶意请求检查，如果检测到是恶意攻击，则拒绝进行服务。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新）。

缓存击穿：

• 问题：某个KEY失效的时候，正好有大量并发请求访问这个KEY.
• 分析：跟穿透其实很像，属于比较偶然的。
• 解决办法：KEY的更新操作添加全局互斥锁。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略。

缓存雪崩：

• 问题：当某一时刻发生大规模的缓存失效情况，导致大量的请求无法获取数据，从而将压力传导到数据库上，导致数据库压力过大甚至宕机。
• 原因：一般而言，缓存雪崩有2种可能性：
  1. 大量数据同一个时间失效；
  2. 业务关系强相关的数据同时失效Redis宕机。
• 分析：一般来说，由于更新策略、或者数据热点、缓存服务宕机等原因，可能会导致缓存数据同一个时间点大规模不可用，或者都更新。所以，需要我们的更新策略要在时间上合适，数据要均匀，缓存服务器要多台高可用。
• 解决办法：更新策略在时间上做到比较平均。如果数据需要同一时间失效，可以给这批数据加上一些随机值，使得这批数据不要在同一个时间过期，降低数据库的压力。使用的热数据尽量分散到不同的机器上。多台机器做主从复制或者多副本，实现高可用。做好主从的部署，当主节点挂掉后，能快速的使用从结点顶上。实现熔断限流机制，对系统进行负载能力控制。对于非核心功能的业务，拒绝其请求，只允许核心功能业务访问数据库获取数据。服务降级：提供默认返回值，或简单的提示信息。

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