缓存预热
“ 宕机 ” 服务器启动后迅速宕机
问题排查
1. 请求数量较高
2. 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高 , 因为刚刚启动时，缓存中没有任何数据
解决方案
准备工作：
1. 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2. 将统计结果中的数据分类，根据级别， redis 优先加载级别较高的热点数据
实施：
1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程
2. 如果条件允许，使用了 CDN （内容分发网络），效果会更好
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CDN 的全称是 Content Delivery Network ，即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开 互联网 上
有可能影响数据传输速度和稳定性的 瓶颈 和环节，使内容传输得更快、更稳定。通过在网络各处
放置 节点服务器 所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能 虚拟网络 ， CDN 系统能够实时地根
据 网络流量 和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重
新导向离用户最近的服务节点上。其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet 网络拥挤
的状况，提高用户访问网站的响应速度
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总结
缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查
询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据
缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存 key 同时失效或者 Redis 服务宕机，导致大量请求到达数据库带来 巨大压力。
解决方案：
给不同的 Key 的 TTL 添加随机值
利用 Redis 集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿问题也叫热点 Key 问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的 key 突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种：
互斥锁
逻辑过期
逻辑分析：假设线程 1 在查询缓存之后，本来应该去查询数据库，然后把这个数据重新加载到缓存的，此时只要线程1 走完这个逻辑，其他线程就都能从缓存中加载这些数据了，但是假设在线程 1 没有走完的时候，后续的线程2 ，线程 3 ，线程 4 同时过来访问当前这个方法， 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会同一时刻来访问查询缓存，都没查到，接着同一时间去访问数据库，同时的去执行数据库代码，对数据库访问压力过大
解决方案一、使用锁来解决： 因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check 来解决这样的问题。
假设现在线程 1 过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程 1 就会一个人 去执行逻辑，假设现在线程2 过来，线程 2 在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程 2 就可以进行到休眠，直到线程1 把锁释放后，线程 2 获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。
解决方案二、逻辑过期方案
方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对 key 设置了过期时间，假设我 们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们 内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。我们把过期时间设置在 redis 的 value 中，注意：这个过期时间并不会直接作用于 redis ，而是我们后续 通过逻辑去处理。假设线程1 去查询缓存，然后从 value 中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程 1 去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1 直接进行返回，假设现在线程 3 过来访问，由于线程线程2 持有着锁，所以线程 3 无法获得锁，线程 3 也直接返回数据，只有等到新开的线程 2 把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。
互斥锁方案： 由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行性能肯定受到影响
逻辑过期方案： 线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦
缓存穿透
缓存穿透 ：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种：
缓存空对象
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗可能造成短期的不一致
布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余 key
缺点：实现复杂存在误判可能
缓存空对象思路分析： 当我们客户端访问不存在的数据时，先请求 redis ，但是此时 redis 中没有数据， 此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis 这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis 中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
布隆过滤： 布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时 redis 中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis 中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回
这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突
