缓存是互联网应用中不可或缺的一部分。而提到缓存，就不得不提它的三个经典问题——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，我称它们为缓存问题三兄弟。
缓存的作用主要有两个：一来提升访问速度；二来保护数据库。在业务量不大的时候，通常没什么大问题。但当业务量起来以后，如果缓存使用不合理，三兄弟一定会如约而至，让你体验一下现实的残酷。
三兄弟不来则已，一来轻则影响系统性能，重则直接拖垮数据库，导致系统瘫痪。因此，我们不可掉以轻心，要防患于未然。
一个请求到达服务器时，正常情况下是按照如下流程进行的。
即按照如下步骤：
如果每次都是这样按部就班的处理，倒也相安无事。但是，凡事就怕但是。但是总会有例外，假如请求方对一个（数据库中）根本不存在的数据进行访问，那么按照上面的流程，缓存就形同虚设了。因为不存在，所以不会被写入缓存，这样请求每次都会打到数据库，这个现象就是所谓的「缓存穿透」了。
如果只是因为个别请求去查询不存在的数据，那其实也没什么大事。但缓存穿透通常是伴随一些「恶意请求」而来，通常是在短时间内涌入大量请求。如果放任不管，就等着数据库宕机吧。
了解了导致缓存穿透的原因，那么解决方案也就明了了。可以从两个方面下手：
啥？不存在的记录咋缓存？其实很简单，如果数据库中也查不到，那就将缓存的 value 设置成 null 即可（注意要根据业务特性设置合理的过期时间）。
过滤不存在的请求，当一个请求到达服务器，比如：
GET /api/user/1
过滤器会先判断该资源是否存在，如果存在则放行，不存在则直接返回，从而起到保护系统的作用。
这种方式也有比较成熟的方案。比如布隆过滤器和布谷鸟过滤器（升级版布隆布隆过滤器）。
双重加固
不管请求不存在的资源是有意还是无意，都不是我们想要的。所以，我们可以设定一个访问频率，一定时间内频繁（超出正常用户的极限）访问，可以对请求方加以限制（如 IP 限制）。另外，一些接口可以加入认证，必须登录才能访问。
通常情况，我们会为缓存设置一个过期时间。而如果在一个资源的缓存过期以后（或者还未来得及缓存），瞬间涌入大量查询该资源的请求，那么这些请求就都会一股脑的奔向数据库，这时，我们的数据库可就惨了，可能秒秒钟挂掉。这种情况我们称之为缓存击穿。
要解决缓存击穿也有两种思路：
先看第一种，短时间内被大量访问的通常是热点资源，针对这类资源我们可以不设置过期时间（永不过期），当资源有变化时通过程序去更新缓存。
再来看第二种，我们可以使用加锁的方式（一般 JVM 级别的锁即可）来避免击穿。当缓存过期之后，进来的请求，先要获得一把锁（也就是去数据库查询的资格），然后再去查询数据库，最后将数据添加到缓存。这样就可以保证同一时刻（一个服务实例）只会有一个请求去查库了，其他线程等缓存有值以后，再去缓存取。
加锁伪代码示例：
public String getData() throws InterruptedException {
// 从缓存取值
String result = getFromCache();
// 取到直接返回
if (Objects.nonNull(result)) {
return result;
}
// 尝试获取锁
if (!lock.tryLock()) {
// 加锁失败则休息一会
Thread.sleep(10);
return getData();
}
// 加锁成功则去数据库取值
result = getFromDB();
// 取回后放入缓存
setFromCache();
return result;
}
缓存雪崩指的是，缓存中大量的 key 在同一时刻集体过期，导致大量请求涌入到数据库。
有人把缓存服务由于一些原因不可用称为缓存雪崩，我觉得这么叫不太合适。
你想象一下什么是雪崩，大量的雪花集体从山上往下跳就是雪崩。那么对应到缓存的场景，我们可以把 Redis 看做是山，而 Redis 里的 key 就是雪花。Redis 中大量的 key 同时失效，就好比是山上大量的雪花同时往下掉是一样的。所以雪崩用来比喻大量 key 集中失效的情况明显更贴切。而缓存服务挂掉应该属于缓存服务故障，可以采取缓存集群的方式来提高可用性。
要解决缓存雪崩的问题，有两种思路：
分散过期时间很容易想到，既然雪崩是因为 key 集体过期导致的，那么把它们过期的时间分散开就可以避免这种问题了。
另一种思路，跟解决缓存击穿一样，将缓存设置为永不过期。
永不过期的方案有一定的局限性，要看具体的业务，不能粗暴的将所有缓存都设置成不过期。
总结
每种技术方案都有其适用的业务场景，也都有其局限性。没有一个方案能够应对所有问题，合适即是好。但从上面的方案中还是能看到一些通用的思想的，比如：尽早返回。咋理解呢？就是让调用链尽量的短，能拦在应用服务之前的绝不放行（布隆过滤）；能从缓存取到的绝不再去查库。
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