一、缓存穿透
1、概念
缓存穿透（查不到数据），是指当用户想要查询数据的时候，会先去Redis中取命中，如果Redis中没有该数据，那么就会向数据库中去查找数据。如果数据库中也没有，则该次查询结果失败。但是当我们的用户增多或者用户源源不断的发起请求，redis中也没有命中，全去访问了持久层数据库，这就会导致数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
如图所示：Client发送请求，若Redis中没有，就把所有请求转向MySQL数据库，当请求增多，MySQL压力增大，就会出现缓存穿透现象。
2、解决方法
①：布隆过滤器(BloomFilter)
布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，先在控制台进行校验，不符合则丢弃，从而避免对底层数据库的压力。
布隆过滤器作用是判断数据是否存在集合之中，正好和Redis这个缓存的场景相同，如图所示，当我们的数据到Redis之前先在BloomFilter检验，如果数据不符合规范，就丢弃，减少对数据库的压力。
②：缓存空对象
当存储层不被命中后，即使返回一个空对象也将其缓存起来，同时设置一个过期时间，之后再访问这个数据会从缓存中取，保护了后端的数据源。
缺点：
a.如果空值被缓存起来，则缓存需要更多的空间存储更多的键（会有更多空的键）；
b.即使设置了过期的时间，还是会在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口不一致，这对需要保持一致性的业务会有影响。
二、缓存击穿
1、概念
缓存击穿（查询的量太大），是指一个key非常热点，在不断的扛着大并发，大并发集中的对这个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿透了缓存，直接请求数据库，由于是热点数据，数据量很大，在缓存过期的同时，大量数据访问我们数据库，并且回写到缓存，会导致数据库瞬间压力过大。
2、解决方法
①：设置热点数据永不过期
从缓存的层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。
②：加互斥锁
分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有收获分布式锁的权限，因此只需要等到即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁上，因此对分布式锁的考验很大。如下图所示：
三、缓存雪崩
1、概念
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效，redis宕机了。
如下图所示：
2、解决方法
①：Redis的高可用
既然redis可能挂掉，那我们就可以多设置几台redis,搭建一个集群，这样一来一台机器挂掉后其他的还可以继续工作。
②：限流降级
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询寻数据和写缓存，其他线程等待。
③：数据预热
数据加热的含义就是正式部署之前，我们把可能的数据预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发前动手加载缓存中不同的key,设置不同的过期时间，让缓存的时间点尽量均匀。
四、总结
这部分的内容是对b站up主【狂神说Java】内容的总结，这里只是讲解了大概的原理，让大伙知道有这些情况，那后期呢，博主会再出一期详细的博客，讲解关于这些情况的具体实例以及一些相关算法讲解。如果对屏幕前的小伙伴有所帮助，不要忘记，点赞👍，支持博主一波哦！
