緩存穿透
參考
緩存穿透是值緩存和數據庫中都沒有數據，而用戶不斷髮起請求，如發起id爲特別大或者不存在的數據。這時的用戶很可能是攻擊者，攻擊會導致數據庫壓力過大。
解決辦法
- 可以爲這些key在緩存中設置對應的值爲null，後面查詢這個key的時候就不用查詢數據庫了
boolem Filter使用不領過濾器，我們把有數據的key都放在布隆過濾器中，每次查詢的時候都先去布隆過濾器中判斷，如果沒有直接返回null
緩存擊穿—大量請求一個key
在高併發的情況下，大量的請求同時查詢同一個key時，此時這個key正好失效了，就會導致同一時間，這些請求都會去查詢數據庫，這樣的現象我們稱爲緩存擊穿
解決辦法
採用分佈式鎖，只有拿到鎖的第一個線程去請求數據庫，然後插入緩存，當然每次拿到鎖的時候都要去查詢一下緩存有沒有
緩存雪崩
緩存在同一時間大面積的失效，所以後面的請求都會落在數據庫上，造成數據庫接受大量的請求而崩掉。
解決辦法
- 緩存數據的過期時間設置隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生
- 設置熱點數據永不失效
- 如果緩存數據庫是分佈式部署，將熱點數據均勻分佈子啊不同的緩存數據庫中
ehcache本地緩存 + Hystrix限流&降級
ehcache 本地緩存的目的也是考慮在 Redis Cluster 完全不可用的時候，ehcache 本地緩存還能夠支撐一陣
使用 Hystrix進行限流 & 降級 ，比如一秒來了5000個請求，我們可以設置假設只能有一秒 2000個請求能通過這個組件，那麼其他剩餘的 3000 請求就會走限流邏輯