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常见问题
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缓存穿透：
key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。 -
缓存击穿：
key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。 -
缓存雪崩：
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
缓存穿透
具体说明
key对应的数据在DB端并不存在。根据一般的业务设计流程和容错考虑，请求过来先到redis中查询，redis没有再到DB查询，如果DB也没有数据就返回空结果给请求端。如此该key的每次查询都会到达DB，所以称为"缓存穿透"。若黑客利用此漏洞进行攻击则可能压垮数据库。
解决办法
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参数校验
最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。 -
限流
针对ip，用户名或者是token进行限流，限制该接口的访问频率 -
缓存无效key
如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间，具体命令如下： SET key value EX 10086 。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求 key，会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。
另外，这里多说一嘴，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名:列名:主键名:主键值
- 布隆过滤器（redis中的数据结构，在redis深度历险中有详细介绍）
布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法，有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。
具体是这样做的：
把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。
加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图如下。
但是，需要注意的是布隆过滤器可能会存在误判的情况。总结来说就是： 布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。 为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理来说！
我们先来看一下，当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行哪些操作：
- 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
- 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
我们再来看一下，当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行哪些操作：
- 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
- 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为1，说明该元素不在布隆过滤器中。
然后，一定会出现这样一种情况：不同的字符串可能哈希出来的位置相同。 （可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数来降低概率）
参考：缓存击穿
具体说明
key在DB侧存在数据，但redis中数据已过期。这种情况下，key在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常热点的数据，仿佛一道闪电，故而形象的称为"缓存击穿"。如果不对这种情况加以处理，大量并发请求可能会瞬间压垮后端DB。
解决方法
使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。
这样的方法是会有一些错误临时结果返回，所以要根据具体特点场景来使用，比如秒杀场景，对大半并发请求结果的正确性不做限制
SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。
缓存雪崩
具体说明
缓存击穿是针对一个key过期失效而言的，而缓存雪崩是针对很多key缓存失效而言的。大量key缓存在同一时间段内失效或者缓存服务不可用，导致后面的大量请求都直接落到了DB上，造成数据库短时间内要处理大量请求。这就好比雪崩一样，摧枯拉朽之势，数据库的压力可想而知，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
解决办法
针对 Redis 服务不可用的情况：
- 采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
- 限流，避免同时处理大量的请求。
针对热点缓存失效的情况：
- 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
- 缓存永不失效。
参考：
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