1、背景
在高并发环境下，用户长时间对服务器进行操作，可能会呈现缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。
2、缓存穿透
2.1 什么是缓存穿透？
高并发前提下，用户拜访 数据库 和缓存 都不存在的数据称之为缓存穿透。
缓存之所以存在，除了进步程序运行效率，还有就是爱护数据库。如果有大量的申请拜访数据库跟缓存都没有的数据，那么此时缓存便会生效，这大量的申请必然会间接拜访数据库。
2.2 缓存穿透的解决方案
①禁用 IP，限度 IP 的应用（因为拜访不存在的数据基本上属于歹意拜访）
②限流，每秒最多拜访 3 次
③应用布隆过滤器
2.3 布隆过滤器
2.3.1 介绍
布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个 很长的二进制向量和一系列随机映射函数 。布隆过滤器能够 用于检索一个元素是否在一个汇合中。它的长处是空间效率和查问工夫都比个别的算法要好的多，毛病是有肯定的误识别率和删除艰难。
2.3.2 原理
①首先对数据进行预加载。将数据进行 hash 计算得出的 hash 值进行特定的函数运算出数组的索引，而后在该坐标地位用二进制向量 1 示意。如此一来坐标为 0 的数据肯定不存在，所以能够禁止拜访，而坐标为 1 可能存在，能够放行拜访。
②当一个申请过去了，通过 hash 加特定的函数算法而后查看数组的二进制的值来判断是否容许通过。
③因为是采纳二进制向量存储，所以节俭大量内存空间。
2.3.4 hash 碰撞问题
如果坐标值是 0，那就肯定不存在，然而坐标是 1 也不代表肯定存在，因为两个不同的 key 计算的后果是可能是雷同的坐标值，那么如何解决这个问题呢？
2.3.4.1 解决 hash 碰撞问题
要解决 hash 碰撞的问题，那就要升高 hash 碰撞的概率。
①通过增长数据的个数，来升高坐标值雷同的概率。
②通过采纳多种 hash 函数来计算坐标值，因为不同的 hash 函数计算出的坐标值后果会有不同，只有正在存在的数据无论通过哪种 hash 函数计算，坐标值都是向量 1，凡是有一个后果不是 1，就能够判定这个是不存在的数据。
3、缓存击穿
3.1 什么是缓存击穿？
某个热点数据在缓存中忽然生效。导致大量的用户间接拜访数据库。导致并发压力过高造成异样的景象。
3.2 缓存击穿的解决方案
之所以存在缓存击穿次要是因为数据被设置了超时工夫，当超时工夫一到便会被删除，而此时刚好处于高并发。
①尽可能将热点数据的超时工夫，设定的长一点。
②设定多级缓存，超时工夫采纳随机算法。只有不同时生效便能够无效阻止这种景象。
4、缓存雪崩
4.1 什么是缓存雪崩？
在缓存服务器中, 因为大量的缓存数据生效, 导致用户拜访的命中率过低。导致间接拜访数据库。fluashAll 命令和数据大量数据同时超时可能导致缓存雪崩景象。
4.2 缓存雪崩的解决方案
①设定超时工夫时, 应该采纳随机算法
②设定多级缓存