隨着用戶的增長，用戶的請求也越來越頻繁，爲了保證服務器在高併發的情況能正常提供服務，我們首先引入了緩存Redis，減少數據庫的壓力和數據的安全性同時提高了接口反應效率，解決了用戶的請求直接與數據庫建立連接。
但是在使用Redis的時候，隨之而來的問題也會越來越多，有些請求甚至會直接越過Redis直接請求數據庫，今天我們來了解Redis數據庫經常會談及的問題緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透。
緩存雪崩
在某一時刻，大量的key失效，用戶大量請求直接請求數據庫，導致數據庫宕機。此時的Redis形同虛設，用戶大量請求都命中不了，導致數據庫服務器壓力過大，Redis本身是用來減少數據庫的壓力，那麼此時如何解決呢？
緩存雪崩解決方案
1.隨機設置緩存的過期時間，以防同時過期大量緩存數據。
var time = Math.random()*10000;>setex name time mango
2.如果是在集羣環境中，將熱點數據均勻分佈在不同的緩存數據庫中。
3.也可以熱點數據永不過期，如果有數據更新就直接更新redis即可。
>set name mango>set name zhangsan #修改key的value值
緩存擊穿
緩存裏面的一個key非常的火爆，在某一時間這個key剛好過期，大併發數據量擊穿了緩存直接請求數據庫，導致數據庫壓力過大，嚴重情況會導致數據庫崩潰，這就是緩存擊穿。例如：微博熱點新聞，某個明星又出緋聞了，然後大量的粉絲刷文章刷評論，一時間熱火朝天，突然請求這條微博的緩存過期，那麼大量的請求直接湧向數據庫，建立大量連接，數據庫還沒反應過來就崩了。
緩存擊穿解決方案
1.設置這個key永遠不會過期
>hset 156486453215 title "mango上熱搜" describe "mango太帥了"
2.程序控制請求數據庫的次數，比如添加互斥鎖、延時請求（1s後請求）
public static string GetData(string key){//從redis查數據string result = RedisHelper.GetDataByKey(key);if(string.IsNull(result)) //獲取到空數據{lock(obj) //鎖定資源{//從數據庫獲取數據result = DB.GetDataByKey(key);//校驗if(!string.IsNull(result)){RedisHelper.SetData(key,result); //緩存且返回return result;}}Thread.sleep(1000); //先睡一覺}}
意思大概是這麼個意思，代碼的話，哈哈哈，明白意思最重要。
3.服務器熔斷、降級，限制每個用戶的訪問次數，並且如果獲取不到數據即返回一個固定的推薦頁面。
緩存穿透
用戶不斷地請求一個緩存沒有並且數據庫也沒有的數據，服務器瘋狂的跟數據庫建立連接從而壓倒數據庫。比如說：根據產品id獲取產品詳情的接口，那麼我用一個id=-1去請求，那肯定是獲取不到任何數據的。一般這樣的情況有可能服務器遭到了惡意攻擊。
緩存穿透解決方案
1.在用戶請求的接口層增加一些校驗，例如：用戶鑑權校驗、參數傳值校驗等不合法的參數請求即直接返回。開發者應該保持一個悲觀的態度，不要相信任何客戶端因爲計算機本身不知道操作者是誰，任何參數都應該考慮到。
if(id < 0){return("參數不合法");}
2.使用Redis高級數據結構布隆過濾器（Redis如何實現刷抖音不重複-布隆過濾器（Bloom Filter）），他就是檢測數據庫中是否存在該key，不存在就直接返回即可。
>bf.mexists user(integer) 0 #如果不存在，則return
寫到最後
緩存的雪崩、擊穿、穿透其實都是客戶端請求直接越過緩存直接請求數據庫，但是他們從意義上來講又有微妙的不同。大家一定要理解這三者是如何產生的，才能對症下藥。
在用戶請求的時候我們可以配置服務器的熔斷+降級，保證服務器不會崩潰，用戶請求頻繁可以限制它的請求次數，或者可以犧牲部分用戶的性能。
一般來講數據到達一定量後，爲了保證服務器的高可用，我們會對redis建立集羣或者是主從+哨兵模式，避免redis直接掛掉沒有任何的機器代替。也可以使用redis持久化，如果Redis崩潰，重啓後且恢復數據
當然，我們也要保證數據庫本身具有一定的抗壓性，比如我們添加一主多從的數據庫，保證數據庫不會那麼容易崩潰。
一名正在搶救的coder
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