缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩有什么区别，该如何解决？
缓存穿透： 是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求。
解决方案：接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
缓存击穿：缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
解决方案：①设置热点数据永远不过期。②加互斥锁
缓存雪崩：缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是， 缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：①设置热点数据永远不过期。②如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。③缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
发表于 2021-11-02 00:02:06
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来源：牛客网
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缓存穿透：
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问题描述：
客户端查询根本不存在的数据，使得请求直达存储层，导致其负载过大，甚至宕机。出现这种情况的原因，可能是业务层误将缓存和库中的数据删除了，也可能是有人恶意攻击，专门访问库中不存在的数据。
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解决方案：
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缓存空对象：存储层未命中后，仍将空值存入缓存层，客户端再次访问数据时，缓存层直接返回空值。
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布隆过滤器：将数据存入布隆过滤器，访问缓存之前以过滤器拦截，如果数据不存在则直接返回空值。
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缓存击穿：
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问题描述：
一份热点数据，它的访问量非常大。在其缓存失效的瞬间，大量请求直达存储层，导致服务崩溃。
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解决方案：
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永不过期：热点数据不设置过期时间，所以不会出现上述问题，这是“物理”上的永不过期。或者为每个数据设置逻辑过期时间，当发现该数据逻辑过期时，使用单独的线程重建缓存。
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加互斥锁：对数据的访问加互斥锁，当一个线程访问该数据时，其他线程只能等待。这个线程访问过后，缓存中的数据将被重建，届时其他线程就可以直接从缓存中取值。
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缓存雪崩：
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问题描述：
在某一时刻，缓存层无法继续提供服务，导致所有的请求直达存储层，造成数据库宕机。可能是缓存中有大量数据同时过期，也可能是Redis节点发生故障，导致大量请求无法得到处理。
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解决方案：
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避免数据同时过期：设置过期时间时，附加一个随机数，避免大量的key同时过期。
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启用降级和熔断措施：在发生雪崩时，若应用访问的不是核心数据，则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时，对于访问缓存接口的请求，客户端并不会把请求发给Redis，而是直接返回。
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构建高可用的Redis服务：采用哨兵或集群模式，部署多个Redis实例，个别节点宕机，依然可以保持服务的整体可用。
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发表于 2021-11-25 11:20:58
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首先缓存穿透是指的访问一定不存在的数据，比如请求过来先查缓存，缓存没有再查数据库，数据库也没有，导致下次再查询的时候还是没有对应的缓存，请求还是会直接到数据库，如果频繁发生这种情况会导致数据库压力过大进而导致宕机等问题。
然后缓存击穿是指的Redis里面的热点数据在即将过期的时候有大量请求访问这个数据，然而缓存查不到就直接请求到数据库
缓存雪崩是大量的key集体性的过期导致请求打到数据库。
三种问题都会导致数据库的压力变大，根据发生的原因做出对应解决方案：缓存穿透不是访问的都不存在的数据吗？那我们可以直接缓存这个空数据，下次请求进来就能直接查缓存。缓存击穿是常访问的热点数据过期，那可以设置热点数据的过期时间为不过期，获取对访问的数据加互斥锁来减小访问时的并发量。缓存雪崩一般是Redis服务挂掉了，所以首先考虑Redis服务的可用性，可以采用哨兵或者集群模式部署，避免单机部署；除了服务挂掉外也可能确实有时候一些key的过期时间在一块了这个时候也可以像前面缓存击穿一样对热点的key设置不过期，这样及时过期了一些不常访问的key并发量也不会很高。
发表于 2024-05-17 16:22:43
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标准回答
缓存穿透：
问题描述：
客户端查询根本不存在的数据，使得请求直达存储层，导致其负载过大，甚至宕机。出现这种情况的原因，可能是业务层误将缓存和库中的数据删除了，也可能是有人恶意攻击，专门访问库中不存在的数据。
解决方案：
缓存空对象：存储层未命中后，仍将空值存入缓存层，客户端再次访问数据时，缓存层直接返回空值。
布隆过滤器：将数据存入布隆过滤器，访问缓存之前以过滤器拦截，如果数据不存在则直接返回空值。
缓存击穿：
问题描述：
一份热点数据，它的访问量非常大。在其缓存失效的瞬间，大量请求直达存储层，导致服务崩溃。
解决方案：
永不过期：热点数据不设置过期时间，所以不会出现上述问题，这是“物理”上的永不过期。或者为每个数据设置逻辑过期时间，当发现该数据逻辑过期时，使用单独的线程重建缓存。
加互斥锁：对数据的访问加互斥锁，当一个线程访问该数据时，其他线程只能等待。这个线程访问过后，缓存中的数据将被重建，届时其他线程就可以直接从缓存中取值。
缓存雪崩：
问题描述：
在某一时刻，缓存层无法继续提供服务，导致所有的请求直达存储层，造成数据库宕机。可能是缓存中有大量数据同时过期，也可能是Redis节点发生故障，导致大量请求无法得到处理。
解决方案：
避免数据同时过期：设置过期时间时，附加一个随机数，避免大量的key同时过期。
启用降级和熔断措施：在发生雪崩时，若应用访问的不是核心数据，则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时，对于访问缓存接口的请求，客户端并不会把请求发给Redis，而是直接返回。
构建高可用的Redis服务：采用哨兵或集群模式，部署多个Redis实例，个别节点宕机，依然可以保持服务的整体可用。