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redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是在查询数据方面。其中它也带来了一些问题，其中最要害的就是数据一致性问题，如果对数据的一致性要求很高，就不能使用缓存。另外也有一些典型的问题，就是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。目前业界也有一些流行的解决方案。

一、缓存雪崩

如果存在缓存中的key，在同一时间内，大量的缓存过期，原本访问缓存的请求全部都去查询数据库了，给数据库的CPU和内存造成了压力，严重的会造成数据库宕机，这就是缓存雪崩。

解决方案：

1，加锁排队

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读写数据库的线程数量。可以使用redis的setnx去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行数据库的查询和缓存的回设，否则重试get缓存的方法。

2，数据预热

缓存预热就是系统上线之后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题。预先去更新缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存。

3，双层缓存策略

cache1为原始缓存，cache2为拷贝缓存，cache1失效时，可以访问cache2，cache1缓存失效时间设置为短期，cache2缓存设置为长期。

4，定期更新缓存策略

实效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或者移除缓存。

5，设置不同的过期时间，让缓存实效的时间点尽量均匀

不同的key，可以设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点不一致，尽量达到平均分布。

二、缓存击穿

缓存中有一个key非常热点，在不停的扛着大量并发请求，当这个key失效的瞬间，持续的大并发请求穿破缓存，直接都请求数据库，就像在墙上打了一个洞，这就是缓存击穿。

解决方案：

缓存击穿的原因主要在多个线程同时去查询数据库这条数据，那么可以在第一条线程请求数据库的时候，使用一个互斥锁来控制它。其他线程遇到锁就不会同时请求数据库，当第一条线程获取到数据之后做缓存数据，后面的线程就可以直接在缓存中获取数据。

三、缓存穿透

用户查询数据库中没有的数据时，这时数据库没有，缓存自然也没有数据。这样就导致用户在缓存中查询不到数据，又去数据库查询一遍，然后返回空值，这样的请求就绕过了缓存直接请求数据库，这就是缓存穿透。

解决方案：

1，缓存空值

如果一个数据查询返回空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空数据结果存进缓存中，但它的过期时间会很短，最长不超过5分钟。通过这个设置的默认值存在到缓存，这样第二次到缓存就有值了，而不会继续请求数据库。

2，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，从而避免了对底层数据库的查询压力。

在查询之前，先去布隆过滤器查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查缓存，缓存没有再去查数据库。

优势：占用内存空间小，位存储；性能特别高，使用key的hash判断key存不存在。