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缓存穿透

缓存穿透的概念

每一次查询的 key 都不在 redis 中，数据库中也没有。

一般都是属于非法的请求，比如 id<=0，比如可以在 API 入口做一些参数校验。

大量访问不存在的 key，严重影响系统的性能。

两种解决方案:

第一种 查询不存在的数据时，第一次查 db，没有查到结果直接返回 value 为 null，将这个 key 记录到 redis 中去。

使用空对象解决缓存击穿，但是如果数据库中新增了该空对象，也就是不是空对象了，这个时候怎么办呢？

1.value 为 null 的 key 设定一个过期时间比如 30s，如果这个请求在过期时间之后进来那么就没事。

2.在添加请求的时候，更新缓存的内容。

第二种 构建一个布隆过滤器，记录全量数据.

布隆过滤器也是重点内容,借助位图的数据结构,设计的很巧妙.

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

这个地方也可以引导面试官深挖布隆过滤器的内容，比如布隆过滤器的误判等情况。

缓存雪崩

大量的存储数据同时过期了，用户的请求全部打到 mysql 上面去了。或者 Redis 故障宕机的时候，请求同样都是打到 Redis 上面。

对用缓存雪崩的解决方案：

1. 设置均匀的过期时间，避免将大量的数据设置成同一个过期时间，设置缓存数据过期的时候给数据加上一个随机数，保证数据不会在同一个时间过期。

2 互斥锁：如果发现访问的数据不在 redis 中，加一个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求构建缓存。当缓存构建完成之后在释放锁，对于未能获取锁的请求，设置等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。

3.让缓存一直有效，业务线程不在更新缓存，也不设置有效期，而是将缓存的更新工作交给后台线程定时更新。

业务线程不负责更新缓存，缓存也不设置过期时间，让缓存永久有效,将缓存的更新工作交给后台线程定时更新。

业务线程发现缓存消息失效后，通过消息队列发送一条消息通知后台进程更新缓存，后台线程接收消息进行更新缓存。

缓存击穿

业务中通常有一些数据会被频繁的访问，比如秒杀活动，秒杀的商品信息，这个肯定要存在 Redis 中的，被频繁访问的数据被称为热点数据，如果缓存中这个数据过期了，大量的请求直接到数据库中，那么数据库就很容易被请求冲垮掉，这就是缓存击穿存在的问题。

缓存击穿可以任务是缓存雪崩的子集，同样可以采取互斥锁或者不给热点数据设置过期时间。

这个可以认为是热 key。