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1 .写在前面
2 .缓存直通(找不到数据)
2.1问题说明
2.2解决方案
2.2.1布隆过滤器
2.2.2缓存空对象
3 .缓存细分(量太大，缓存已过期) )。
3.1问题说明
3.2解决方案
3.2.1不过期热点数据
3.2.2进行互斥锁定
4 .缓存雪崩(缓存集中过期redis停机) )。
4.1问题说明
4.2解决方案
4.2.1redis高可用性
4.2.2限流降级(用SpringCloud进行了说明！ ）
4.2.3数据预热
1 .在APP应用程序的性能和效率方面，特别是在数据查询方面，前面写的Redis缓存的使用有了很大的提高。 但同时也带来了一些问题。 其中，最重要的问题是数据完整性问题，从严格意义上讲，这个问题是解决不了的。 如果对数据完整性的要求较高，则缓存不可用。 其他一些典型问题是缓存穿透、缓存雪崩和缓解
存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。 2.缓存穿透（查不到数据） 2.1 问题说明缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于 是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒 杀！），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了 缓存穿透。
2.2 解决方案 2.2.1 布隆过滤器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，在控制层先进行校验，不符合则 丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；
2.2.2 缓存空对象当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数 据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
但是这种方法会存在两个问题：
1、如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多 的空值的键；2、即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于 需要保持一致性的业务会有影响。3.缓存击穿（量太大，缓存过期） 3.1 问题说明这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中 对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一 个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访 问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大。
3.2 解决方案 3.2.1 设置热点数据永不过期从缓存层面来看，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。
3.2.2 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，其他线程没有获得分布 式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考 验很大。
4.缓存雪崩（缓存集中过期失效+redis宕机） 4.1 问题说明缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！
产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都 过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波 峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然 形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就 是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知 的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
4.2 解决方案 4.2.1 redis高可用这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续 工作，其实就是搭建的集群。（异地多活！）
4.2.2 限流降级（在SpringCloud讲解过！）这个解决方案的思想是，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数据和写缓存，其他线程等待。
4.2.3 数据预热数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数 据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让 缓存失效的时间点尽量均匀。