前言
用户的数据通常存储在数据库中，而数据库的数据存放在磁盘上。
磁盘的读写速度在计算机硬件中可以说是最慢的。
如果用户的所有请求都直接访问数据库，当请求数量增多时，数据库很容易崩溃。因此，为了避免用户直接访问数据库，会使用 Redis 作为缓存层。
因为 Redis 是内存数据库，我们可以将数据库中的数据缓存在 Redis 里，相当于把数据缓存在内存中。内存的读写速度比硬盘快好几个数量级，这样能大大提高系统性能。
引入缓存层后，就会出现缓存异常的三个问题，即缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。
缓存雪崩(Cache Avalanche)
雪崩是指在Redis缓存中，大量的key在同一时间过期（失效），导致大量请求直接打到后端数据库，数据库短时间内承受巨大压力，可能导致数据库崩溃，进而影响整个应用系统的性能甚至可用性。例如，在一个电商系统中，有很多热门商品的缓存设置了相同的过期时间，当这些缓存同时过期时，大量查询热门商品的请求就会涌向数据库。
应对措施
- 设置随机过期时间：避免大量key同时过期。可以在设置过期时间时，给每个key的过期时间加上一个小的随机值，使key在一段时间内分散过期。比如原计划10分钟过期的key，设置为10分钟 + 随机数（0 - 2分钟）过期。
- 构建多级缓存：在Redis缓存之前再设置一层缓存，如本地缓存（如Guava Cache等）。当Redis中的数据过期，本地缓存可以继续提供服务，减轻数据库压力。同时，本地缓存的过期时间可以设置得稍长一些。
- 服务熔断与降级：当检测到数据库压力过大时，启用熔断机制，暂时停止对数据库的访问，直接返回默认值或者缓存中的旧数据。当数据库压力恢复正常后再重新允许访问。对于一些非核心功能，可以进行服务降级，优先保证核心业务的正常运行。
缓存击穿(Hotspot Invalid)
击穿是指一个热点key（非常频繁被访问的key）在缓存中突然失效，而此时大量的并发请求同时访问这个key，这些请求会直接穿透到数据库，造成数据库瞬间压力过大。例如，在一个热门商品秒杀活动中，该商品的缓存突然过期，大量用户同时请求这个商品的信息，就会导致击穿现象。
应对措施
- 永不过期 + 后台更新：对于热点key，可以设置为永不过期，然后在后台异步地更新这个key对应的缓存值。这样可以避免热点key突然过期导致的击穿问题。
- 互斥锁：当发现热点key失效时，使用互斥锁来控制只有一个请求去数据库查询数据并更新缓存，其他请求等待。可以使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令来实现互斥锁。当一个请求查询发现缓存中热点key不存在时，尝试使用SETNX命令设置一个锁标识，如果设置成功（表示获取到锁），则去数据库查询数据并更新缓存，然后释放锁；如果设置失败（表示锁已被其他请求占用），则等待一段时间后再次尝试查询缓存。
缓存穿透(Cache Penetration)
穿透是指查询一个根本不存在的数据，由于缓存中没有，每次请求都会穿透到数据库。如果攻击者恶意利用这种情况，不断发起对不存在数据的查询，会给数据库带来很大的压力。例如，有人恶意构造大量不存在的用户ID去查询用户信息，这些请求会不断地绕过缓存直接访问数据库。
应对措施
- 布隆过滤器：在缓存之前增加布隆过滤器。布隆过滤器可以快速判断一个数据是否可能存在于数据库中。如果布隆过滤器判断数据不存在，那么直接返回，不再查询缓存和数据库。虽然布隆过滤器存在一定的误判率（将存在判断为不存在），但可以大大减少不必要的数据库查询。
- 缓存空对象：当查询数据库发现数据不存在时，在缓存中缓存一个空对象，并设置较短的过期时间。这样下次再查询相同的数据时，直接从缓存中获取空对象，而不必再查询数据库。但是要注意空对象可能会占用一定的缓存空间。
