缓存雪崩
缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。
缓存雪崩一般是由两个原因导致的，应对方案也有所不同，我们一个个来看。
大量数据同时过期
第一个原因是：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。
具体来说，当数据保存在缓存中，并且设置了过期时间时，如果在某一个时刻，大量数据同时过期，此时，应用再访问这些数据的话，就会发生缓存缺失。
紧接着，应用就会把请求发送给数据库，从数据库中读取数据。如果应用的并发请求量很大，那么数据库的压力也就很大，这会进一步影响到数据库的其他正常业务请求处理。我们来看一个简单的例子，如下图所示：
针对大量数据同时失效带来的缓存雪崩问题，我给你提供两种解决方案。
微调过期时间
首先，我们可以避免给大量的数据设置相同的过期时间。如果业务层的确要求有些数据同时失效，你可以在用 EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数（例如，随机增加 1~3 分钟），这样一来，不同数据的过期时间有所
差别，但差别又不会太大，既避免了大量数据同时过期，同时也保证了这些数据基本在相近的时间失效，仍然能满足业务需求。
除了微调过期时间，我们还可以通过服务降级，来应对缓存雪崩。
服务降级
所谓的服务降级，是指发生缓存雪崩时，针对不同的数据采取不同的处理方式。
当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；
当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。
这样一来，只有部分过期数据的请求会发送到数据库，数据库的压力就没有那么大了。下面这张图显示的是服务降级时数据请求的执行情况，你可以看下。
Redis缓存实例发生故障宕机
除了大量数据同时失效会导致缓存雪崩，还有一种情况也会发生缓存雪崩，那就是，Redis缓存实例发生故障宕机了，无法处理请求，这就会导致大量请求一下子积压到数据库层， 从而发生缓存雪崩。
一般来说，一个 Redis 实例可以支持数万级别的请求处理吞吐量，而单个数据库可能只能支持数千级别的请求处理吞吐量，它们两个的处理能力可能相差了近十倍。由于缓存雪崩，Redis 缓存失效，所以，数据库就可能要承受近十倍的请求压力，从而因为压力过大而崩溃。
此时，因为 Redis 实例发生了宕机，我们需要通过其他方法来应对缓存雪崩了。我给你提供两个建议。
业务系统中实现服务熔断或请求限流机制
所谓的服务熔断，是指在发生缓存雪崩时，为了防止引发连锁的数据库雪崩，甚至是整个系统的崩溃，我们暂停业务应用对缓存系统的接口访问。
再具体点说，就是业务应用调用缓存接口时，缓存客户端并不把请求发给 Redis 缓存实例，而是直接返回，等到 Redis 缓存实例重新恢复服务后，再允许应用请求发送到缓存系统。
这样一来，我们就避免了大量请求因缓存缺失，而积压到数据库系统，保证了数据库系统的正常运行。
在业务系统运行时，我们可以监测 Redis 缓存所在机器和数据库所在机器的负载指标，例如每秒请求数、CPU 利用率、内存利用率等。如果我们发现 Redis 缓存实例宕机了，而数据库所在机器的负载压力突然增加（例如每秒请求数激增），此时，就发生缓存雪崩了。
大量请求被发送到数据库进行处理。我们可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，从而降低对数据库的访问压力，如下图所示：
服务熔断虽然可以保证数据库的正常运行，但是暂停了整个缓存系统的访问，对业务应用的影响范围大。为了尽可能减少这种影响，我们也可以进行请求限流。
这里说的请求限流，就是指，我们在业务系统的请求入口前端控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。
我给你举个例子。假设业务系统正常运行时，请求入口前端允许每秒进入系统的请求是 1万个，其中，9000 个请求都能在缓存系统中进行处理，只有 1000 个请求会被应用发送到数据库进行处理。
一旦发生了缓存雪崩，数据库的每秒请求数突然增加到每秒 1 万个，此时，我们就可以启动请求限流机制，在请求入口前端只允许每秒进入系统的请求数为 1000 个，再多的请求就会在入口前端被直接拒绝服务。所以，使用了请求限流，就可以避免大量并发请求压力
传递到数据库层。
使用服务熔断或是请求限流机制，来应对 Redis 实例宕机导致的缓存雪崩问题，是属于“事后诸葛亮”，也就是已经发生缓存雪崩了，我们使用这两个机制，来降低雪崩对数据库和整个业务系统的影响。
事前预防
通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了，从节点还可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于缓存实例宕机而导致的缓存雪崩问题。
缓存击穿
缓存雪崩是发生在大量数据同时失效的场景下，而接下来我要向你介绍的缓存击穿，是发生在某个热点数据失效的场景下。和缓存雪崩相比，缓存击穿失效的数据数量要小很多，应对方法也不一样，我们来看下。
缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。
缓存击穿的情况，经常发生在热点数据过期失效时，如下图所示：
热点数据不设置过期时间
为了避免缓存击穿给数据库带来的激增压力，我们的解决方法也比较直接，对于访问特别频繁的热点数据，我们就不设置过期时间了。
这样一来，对热点数据的访问请求，都可以在缓存中进行处理，而 Redis 数万级别的高吞吐量可以很好地应对大量的并发请求访问。
好了，到这里，你了解了缓存雪崩和缓存击穿问题，以及它们的应对方案。当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据。
缓存穿透
接下来，我向你介绍的缓存穿透问题，和雪崩、击穿问题不一样，缓存穿透发生时，数据也不在数据库中，这会同时给缓存和数据库带来访问压力，那该怎么办呢？我们来具体看下。
缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。
此时，应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存，来服务后续请求，这样一来，缓存也就成了“摆设”，如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力，如下图所示：
那么，缓存穿透会发生在什么时候呢？一般来说，有两种情况。
业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；
恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。
为了避免缓存穿透的影响，我来给你提供三种应对方案。
缓存空值或缺省值。
一旦发生缓存穿透，我们就可以针对查询的数据，在 Redis 中缓存一个空值或是和业务层协商确定的缺省值（例如，库存的缺省值可以设为 0）。
紧接着，应用发送的后续请求再进行查询时，就可以直接从 Redis 中读取空值或缺省值，返回给业务应用了，避免了把大量请求发送给数据库处理，保持了数据库的正常运行。
布隆过滤器
第二种方案是，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
我们先来看下，布隆过滤器是如何工作的。
布隆过滤器由一个初值都为 0 的 bit 数组和 N 个哈希函数组成，可以用来快速判断某个数据是否存在。当我们想标记某个数据存在时（例如，数据已被写入数据库），布隆过滤器会通过三个操作完成标记：
- 首先，使用 N 个哈希函数，分别计算这个数据的哈希值，得到 N 个哈希值。
- 然后，我们把这 N 个哈希值对 bit 数组的长度取模，得到每个哈希值在数组中的对应位置。
- 最后，我们把对应位置的 bit 位设置为 1，这就完成了在布隆过滤器中标记数据的操作。
如果数据不存在（例如，数据库里没有写入数据），我们也就没有用布隆过滤器标记过数据，那么，bit 数组对应 bit 位的值仍然为 0。
当需要查询某个数据时，我们就执行刚刚说的计算过程，先得到这个数据在 bit 数组中对应的 N 个位置。紧接着，我们查看 bit 数组中这 N 个位置上的 bit 值。只要这 N 个 bit 值有一个不为 1，这就表明布隆过滤器没有对该数据做过标记，所以，查询的数据一定没有
在数据库中保存。
为了便于你理解，我画了一张图，你可以看下。
图中布隆过滤器是一个包含 10 个 bit 位的数组，使用了 3 个哈希函数，当在布隆过滤器中标记数据 X 时，X 会被计算 3 次哈希值，并对 10 取模，取模结果分别是 1、3、7。所以，bit 数组的第 1、3、7 位被设置为 1。当应用想要查询 X 时，只要查看数组的第 1、
3、7 位是否为 1，只要有一个为 0，那么，X 就肯定不在数据库中。
正是基于布隆过滤器的快速检测特性，我们可以在把数据写入数据库时，使用布隆过滤器做个标记。当缓存缺失后，应用查询数据库时，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在。
如果不存在，就不用再去数据库中查询了。这样一来，即使发生缓存穿透了，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会积压到数据库，也就不会影响数据库的正常运行。
布隆过滤器可以使用 Redis 实现，本身就能承担较大的并发访问压力。
前端进行请求检测
最后一种方案是，在请求入口的前端进行请求检测。缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请
求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。这样一来，也就不会出现缓存穿透问题了。
跟缓存雪崩、缓存击穿这两类问题相比，缓存穿透的影响更大一些，希望你能重点关注一下。从预防的角度来说，我们需要避免误删除数据库和缓存中的数据；从应对角度来说，我们可以在业务系统中使用缓存空值或缺省值、使用布隆过滤器，以及进行恶意请求检测
等方法。
总结
最后，我想强调一下，服务熔断、服务降级、请求限流这些方法都是属于“有损”方案，在保证数据库和整体系统稳定的同时，会对业务应用带来负面影响。
例如使用服务降级时，有部分数据的请求就只能得到错误返回信息，无法正常处理。如果使用了服务熔断，那么，整个缓存系统的服务都被暂停了，影响的业务范围更大。
而使用了请求限流机制后，整个业务系统的吞吐率会降低，能并发处理的用户请求会减少，会影响到用户体验。
所以，我给你的建议是，尽量使用预防式方案：
- 针对缓存雪崩，合理地设置数据过期时间，以及搭建高可靠缓存集群；
- 针对缓存击穿，在缓存访问非常频繁的热点数据时，不要设置过期时间；
- 针对缓存穿透，提前在入口前端实现恶意请求检测，或者规范数据库的数据删除操作，避免误删除。
是否可以采用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对缓存穿透问题？
我觉得需要区分场景来看。
如果缓存穿透的原因是恶意攻击，攻击者故意访问数据库中不存在的数据。这种情况可以先使用服务熔断、服务降级、请求限流的方式，对缓存和数据库层增加保护，防止大量恶意请求把缓存和数据库压垮。在这期间可以对攻击者进行防护，例如封禁IP等操作。
如果缓存穿透的原因是，业务层误操作把数据从缓存和数据库都删除了，如果误删除的数据很少，不会导致大量请求压到数据库的情况，那么快速恢复误删的数据就好了，不需要使用服务熔断、服务降级、请求限流。如果误操作删除的数据范围比较广，导致大量请求压到数据库层，此时使用服务熔断、服务降级、请求限流的方法来应对是有帮助的，使用这些方法先把缓存和数据库保护起来，然后使用备份库快速恢复数据，在数据恢复期间，这些保护方法可以为数据库恢复提供保障。
还有一种缓存穿透的场景，我们平时会遇到的，和大家分享一下。
对于一个刚上线的新业务模块，如果还没有用户在这个模块内产生业务数据，当用户需要查询这个业务模块自己的数据时，由于缓存和数据库都没有这个用户的数据，此时也会产生缓存穿透，但这种场景不像误删数据和恶意攻击那样，而是属于正常的用户行为。
这种场景采用服务熔断、服务降级、请求限流的方式就没有任何意义了，反而会影响正常用户的访问。这种场景只能使用缓存回种空值、布隆过滤器来解决。
可见，服务熔断、服务降级、请求限流的作用是，当系统内部发生故障或潜在问题时，为了防止系统内部的问题进一步恶化，所以会采用这些方式对系统增加保护，待系统内部故障恢复后，可以依旧继续对外提供服务，这些方法属于服务治理的范畴，在任何可能导致系统故障的场景下，都可以选择性配合使用。
另外，关于文章所讲的由于“Redis缓存实例发生故障宕机”导致缓存雪崩的问题，我觉得一个可以优化的方案是，当Redis实例故障宕机后，业务请求可以直接返回错误，没必要再去请求数据库了，这样就不会导致数据库层压力变大。当然，最好的方式还是Redis部署主从集群+哨兵，主节点宕机后，哨兵可以及时把从节点提升为主，继续提供服务。
关于布隆过滤器的使用，还有几点和大家分享。
1、布隆过滤器会有误判：由于采用固定bit的数组，使用多个哈希函数映射到多个bit上，有可能会导致两个不同的值都映射到相同的一组bit上。虽然有误判，但对于业务没有影响，无非就是还存在一些穿透而已，但整体上已经过滤了大多数无效穿透请求。
2、布隆过滤器误判率和空间使用的计算：误判本质是因为哈希冲突，降低误判的方法是增加哈希函数 + 扩大整个bit数组的长度，但增加哈希函数意味着影响性能，扩大数组长度意味着空间占用变大，所以使用布隆过滤器，需要在误判率和性能、空间作一个平衡，具体的误判率是有一个计算公式可以推导出来的（比较复杂）。但我们在使用开源的布隆过滤器时比较简单，通常会提供2个参数：预估存入的数据量大小、要求的误判率，输入这些参数后，布隆过滤器会有自动计算出最佳的哈希函数数量和数组占用的空间大小，直接使用即可。
3、布隆过滤器可以放在缓存和数据库的最前面：把Redis当作布隆过滤器时（4.0提供了布隆过滤器模块，4.0以下需要引入第三方库），当用户产生业务数据写入缓存和数据库后，同时也写入布隆过滤器，之后当用户访问自己的业务数据时，先检查布隆过滤器，如果过滤器不存在，就不需要查询缓存和数据库了，可以同时降低缓存和数据库的压力。
4、Redis实现的布隆过滤器bigkey问题：Redis布隆过滤器是使用String类型实现的，存储的方式是一个bigkey，建议使用时单独部署一个实例，专门存放布隆过滤器的数据，不要和业务数据混用，否则在集群环境下，数据迁移时会导致Redis阻塞问题。