如今redis被广泛的运用于各互联网公司中，无论是大厂还是普通的小公司均可看到其身影，对于后端程序员来说并不陌生。在面试中也是也是属于高频问题，其中缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿更是常见，今天小杨就和大家一起来认识认识其真面目。
缓存穿透
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理解穿透：
数据在reids缓存中查询不到，直接到数据库中进行查询，也就是说redis无法为数据库分担压力，在高并发访问下，会造成性能下降，甚至数据库无法正常服务。 - 如何解决：
- 设置校验规则，对于一些不符合规则的key可以在查询之前直接处理掉。或者是利用布隆过滤器(BloomFilter)先过滤
- 利用互斥锁。缓存失效或者查询不到的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。避免大量请求同时落到数据库中
- 无论数据库是否查询得到，都将值写到redis缓存中，后面的查询就直接落到redis中
- 可以对短时间内大量相同的请求的ip做限制访问
缓存雪崩
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理解雪崩：
是指大量的相同时间的缓存在同一时间内过期或者是redis无法提供服务，此时，大量的用户请求落到数据库中进行查询，造成服务器压力过大 - 如何解决：
- 建立高效，可用的redis架构，可以使用 主从+哨兵，保证reids稳定提供服务
- 避免缓存的过期时间大量相同，如可用给过期的时间加上随机数，分散失效。如果是热点数据可用设置不过期
缓存击穿
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理解击穿：
是指一个缓存key为热点数据，当该缓存失效的时候，所以的请求都到数据库进行查询，导致数据库压力，宕机 - 如何解决：
- 为缓存设置互斥锁，当第一个请求得到锁后就将该查询到的数据缓存起来，后面的请求就可以到redis中进行查询
- 如果是可预见的热点数据，可以直接设置不过期。
总结
面对上面三种情况，使用redis，我们可以事先搭建好稳定，可用的架构服务，如主从+哨兵。在使用的过程中，对请求进行过滤(如布隆过滤器或者是自定义的规则)，避免过多无效的请求。做好限流、降级容灾，避免到数据库进行查询，导致数据库无法正常工作。
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