redis 雪崩，穿透，击穿及解决方案
一、缓存雪崩：
1. 原因:
缓存雪崩是指在我们设置缓存时大量采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
2. 解决方案:
- 将失效时间分散，通过生成随机数使得key的过期时间为随机，防止集体过期。
- 使用多级架构，nginx缓存+redis缓存+其他缓存，不同层使用不同缓存，可靠性更强。
- 设置缓存标记，如果过期通知其他线程在后台更新实际的key。 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
- 使用锁或者队列的方式
- 使用排他锁，其他请求只能等待。
二、缓存穿透：
1.原因：
缓存穿透是指大量数据查询一个不存在的数据，在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
2. 解决方案:
- 采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
- 如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
三、缓存击穿：
1.原因：
热点key过期，大量数据访问过期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。
2. 解决方案:
- 提前对热点数据进行设置。对于新闻，某博等热点数据预先设置在redis中
- 监控数据，对热点数据实时调整key过期时长。
- 使用锁，加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。