无论是入行多年的老鸟，还是刚入行的新人，缓存的问题，是必问的问题。可能只是顺嘴问一下，但是你也得回答的上来，尤其是越简单的问题，应该是平常遇到最多的问题，都会被问到，所以有空隔几天复习一些这些常见的问题，还是很有必要的。
今天第一问是，简单说一下redis的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？以及你在项目中是如何解决的？
缓存击穿是数据库中存在，缓存中不存在，热点数据，并发量大。例如：热点数据还未存入缓存时发生的。
缓存穿透是数据库中不存在，缓存中也不存在。例如：恶意攻击会频繁访问数据库。
缓存雪崩是数据库中存在，缓存大量过期。导致大量请求同时访问数据库。
解决方法：
缓存穿透
描述：
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案：
1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
缓存雪崩
描述：
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
1. 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2. 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3. 设置热点数据永远不过期。
缓存击穿
描述；缓存击穿是数据库中存在，缓存中不存在，热点数据，并发量大，还未存入缓存时发生的。
对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，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。
解决方案
1.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。
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。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间，所以这里给出两种版本代码参考：
//2.6.1前单机版本锁
2. "提前"使用互斥锁(mutex key)：
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下：
00001.
3. "永远不过期"：
这里的“永远不过期”包含两层意思：
(1) 从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
(2) 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期
从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。
00001.
4. 资源保护：
采用netflix的hystrix，可以做资源的隔离保护主线程池，如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。
四种解决方案：没有最佳只有最合适
解决方案 | 优点 | 缺点 |
简单分布式互斥锁（mutex key） | 1. 思路简单 2. 保证一致性 | 1. 代码复杂度增大 2. 存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险 |
“提前”使用互斥锁 | 1. 保证一致性 | 同上 |
不过期(本文) | 1. 异步构建缓存，不会阻塞线程池 | 1. 不保证一致性。 2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。 3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。 |
资源隔离组件hystrix(本文) | 1. hystrix技术成熟，有效保证后端。 2. hystrix监控强大。
| 1. 部分访问存在降级策略。
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简单分布式互斥锁（mutex key） | 1. 思路简单 2. 保证一致性 | 1. 代码复杂度增大 2. 存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险 |
“提前”使用互斥锁 | 1. 保证一致性 | 同上 |
不过期(本文) | 1. 异步构建缓存，不会阻塞线程池 | 1. 不保证一致性。 2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。 3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。 |
资源隔离组件hystrix(本文) | 1. hystrix技术成熟，有效保证后端。 2. hystrix监控强大。
| 1. 部分访问存在降级策略。
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总结
针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。
最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MR9beQK5HWR430XEGrNV7w
作者：一起写程序
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