redis的缓存击穿，穿透，雪崩

提到redis肯定会提到缓存，那么在redis的缓存中会遇到哪些问题呢。下面我们来一一谈谈：

       首先我们来聊一个场景，假设你有很多个请求去访问同一个接口，而且你的key是不存在的，首先在redis中缓存是无法命中，当redis中没有查到是，我们又会去DB中去查询，那么N多个请求都去DB中查询，当服务很多是，DB甚至会崩掉。那么这种情况在Redis中我们称之为缓存穿透。那么我们遇到这种情况会怎么解决呢，首先我们可以限流，限制同一个请求在一定时间内的访问次数。或者我们可以用一个空的值的缓存放入redis中，设置一个有效期避免所有的请求都查询，减轻数据库的压力。

       那么如果是redis中key值过期了，那我们在N多个请求中，是不是又要有N多个请求同时在redis中写缓存呢，这样就会导致数据库的压力很大。在中情况称为缓存击穿，那么我们一般的解决办法是设置key值或者经常用的key值永不过期，或者分布式锁，就不会遇到这种情况了，高大上一点就是用布隆过滤器了（提前预热）。

      布隆过滤器是一个是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。

     在实际应用中我们要导入依赖

     <dependency>     

        <groupId>com.google.guava</groupId>   

        <artifactId>guava</artifactId>     

       <version>25.1-jre</version>

  </dependency>

         缓存雪崩指缓存服务器重启或者大量的缓存集中在某个时间段失效，突然给数据库产生了巨大的压力，甚至击垮数据库的情况。解决思路：对不用的数据使用不同的失效时间，加上随机数

       如有发现总结不到位的请留言，谢谢。