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1. 缓存预热

预先将MySQL中的数据同步至Redis的过程

2. 缓存雪崩

Redis主机出现故障，或有大量的key同时过期大面积失效导致Redis不可用

• Redis中key设置为永不过期，或者过期时间错开
• Redis缓存集群实现高可用
• 多缓存结合预防雪崩
• 服务降级

3. 缓存穿透

每次请求数据Redis上都没有，导致MySQL压力增大，此时Redis形同摆设

• 空对象缓存或者缺省值

回写增强

如果发生了缓存穿透，我们可以针对要查询的数据，在Redis里存一个和业务部门商量后确定的缺省值(比如，零、负数、defaultNull等)。

比如，键uid:abcdxxx，值defaultNull作为案例的key和value

先去redis查键uid:abcdxxx没有，再去mysql查没有获得 ，这就发生了一次穿透现象。

 

but，可以增强回写机制

 

mysql也查不到的话也让redis存入刚刚查不到的key并保护mysql。

第一次来查询uid:abcdxxx，redis和mysql都没有，返回null给调用者，但是增强回写后第二次来查uid:abcdxxx，此时redis就有值了。

可以直接从Redis中读取default缺省值返回给业务应用程序，避免了把大量请求发送给mysql处理，打爆mysql。

 

但是，此方法架不住黑客的恶意攻击，有缺陷......，只能解决key相同的情况

黑客会对你的系统进行攻击，拿一个不存在的id去查询数据，会产生大量的请求到数据库去查询。可能会导致你的数据库由于压力过大而宕掉。

key相同
第一次打到mysql，
空对象缓存后第二次就返回defaultNull缺省值,
遥免mysql被攻击，不用再到数据库中去走一圈了

key不同
由于存在空对象缓存和缓存回写(看自己业务不限死)，
redis中的无关紧要的key也会越写越多(记得设置redis过期时间)

• 布隆过滤器

Guava布隆过滤器 

<!--guava Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器-->
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>23.0</version>
</dependency>

package com.example.redis;import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTest
public class GuavaBloomFilterTest {@Testpublic void test() {// 创建一个布隆过滤器 过滤整数值，预计插入元素为100BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);// 判断指定元素是否存在boolean contain = bloomFilter.mightContain(1);System.out.println(contain);// 将元素新增入布隆过滤器bloomFilter.put(1);contain = bloomFilter.mightContain(1);System.out.println(contain);}
}

4. 缓存击穿

大量请求同时查询一个key时，该key刚好失效，导致大量请求打到数据库上（热点key失效）

• 差异失效时间，或者不设置失效时间
• 互斥更新，采用双检加锁策略