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缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和持久层都不会命中。在日常工作中出于容错的考虑，如果从持久层查不到数据则不写入缓存层，缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到持久层去查询，失去了缓存保护后端持久的意义。
正常情况下，当用户请求过来的时候，先查询缓存，如果缓存中存在数据则直接返回；如果缓存中不存在数据，则去查询数据库。当数据库中存在数据时，会将数据放入缓存然后返回；如果数据库中不存在数据，则直接返回空。
但是如果用户请求的ID在缓存中不存在或者恶意用户伪造不存在的ID发起请求，那么就会导致每次从缓存中都查不到数据，需要去查询数据库，且数据库也无法查询到数据，也不能放入缓存。因此导致缓存失去了作用，如同被穿透一般，每次都要访问数据库，当流量大的时候会导致数据库崩溃。因此，redis中如果同一个key的缓存命中率很低，有可能就是出现了缓存穿透的问题。
布隆过滤器的特点是判断不存在的，则一定不存在；判断存在的，大概率存在，但也有小概率不存在。并且这个概率是可控的，我们可以让这个概率变小或者变高，取决于用户本身的需求。
布隆过滤器由一个 bitSet 和 一组 Hash 函数（算法）组成，是一种空间效率极高的概率型算法和数据结构，主要用来判断一个元素是否在集合中存在。
在初始化时，bitSet 的每一位被初始化为0，同时会定义 Hash 函数，例如有3组 Hash 函数：hash1、hash2、hash3。
布隆过滤器的写入流程
当我们要写入一个值时，过程如下，以“Python”为例：
1）首先将“Python”跟3组 Hash 函数分别计算，得到 bitSet 的下标为：1、7、10。
2）将 bitSet 的这3个下标标记为1。
假设我们还有另外两个值：java 和 C++，按上面的流程跟 3组 Hash 函数分别计算，结果如下：
java：Hash 函数计算 bitSet 下标为：1、7、11
c++：Hash 函数计算 bitSet 下标为：4、10、11
布隆过滤器的查询流程
当我们要查询一个值时，过程如下，同样以“Python”为例：：
1）首先将“Python”跟3组 Hash 函数分别计算，得到 bitSet 的下标为：1、7、10。
2）查看 bitSet 的这3个下标是否都为1，如果这3个下标不都为1，则说明该值必然不存在，如果这3个下标都为1，则只能说明可能存在，并不能说明一定存在。
其实上图的例子已经说明了这个问题了，当我们只有值“Python”和“C++”时，bitSet 下标为1的有：1、4、7、10、11。
当我们又加入值“java”时，bitSet 下标为1的还是这5个，所以当 bitSet 下标为1的为：1、4、7、10、11 时，我们无法判断值“java”存不存在。
其根本原因是，不同的值在跟 Hash 函数计算后，可能会得到相同的下标，所以某个值的标记位，可能会被其他值给标上了。
这也是为啥布隆过滤器只能判断某个值可能存在，无法判断必然存在的原因。但是反过来，如果该值根据 Hash 函数计算的标记位没有全部都为1，那么则说明必然不存在，这个是肯定的。
降低这种误判率的思路也比较简单：
1）一个是加大 bitSet 的长度，这样不同的值出现“冲突”的概率就降低了，从而误判率也降低。
2）提升 Hash 函数的个数，Hash 函数越多，每个值对应的 bit 越多，从而误判率也降低。
总结一下：布隆过滤器认为不在的，一定不会在集合中；布隆过滤器认为在的，可能在也可能不在集合中。
布隆过滤器可以过滤掉很多不存在的用户id请求。但它会带来两个问题：
当缓存未命中，查询持久层也为空，可以将返回的空对象写到缓存中，这样下次请求该key时直接从缓存中查询返回空对象，请求不会落到持久层数据库。为了避免存储过多空对象，通常会给空对象设置一个过期时间。
这种方法会存在两个问题：
对用户id做检验，比如合法id是15xxxxxx，以15开头的。如果用户传入了16开头的id，比如：16232323，则参数校验失败，直接把相关请求拦截掉。这样可以过滤掉一部分恶意伪造的用户id。
| 解决方案 | 适用场景 | 维护成本 |
|---|---|---|
| 缓存空对象 | 数据命中率不高； 数据频繁变化，实时性高 |
代码维护简单； 需要过多的缓存空间； 数据不一致 |
| 布隆过滤器 | 数据命中率不高； 数据相对固定，实时性低 |
代码维护复杂； 缓存空间占用少 |
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
例如我们再商城购买某个热门的商品，一般情况下为了保证访问速度，商城系统会把商品信息放到缓存中，而该商品到了过期时间就会失效。此时如何大量用户去请求同一个商品，但是这个商品却已经在缓存中失效了，这样就会使得大量请求直接冲击数据库，就可能造成瞬间数据库的压力骤增而直接挂掉。
只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可。
永不过期包含两层意思：
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，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大甚至宕机。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。
缓存雪崩目前有两种：
既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。这样即使在高并发的情况下，多个请求同时设置过期时间，由于有随机数的存在，也不会出现太多相同的过期key。
该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。
该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。
针对缓存服务器宕机的情况，在前期做系统设计时，可以做一些高可用架构。比如：如果使用了redis，可以使用哨兵模式，或者集群模式，避免出现单节点故障导致整个redis服务不可用的情况。
使用哨兵模式之后，当某个master服务下线时，自动将该master下的某个slave服务升级为master服务，替代已下线的master服务继续处理请求。
缓存降级是指缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据。在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
主缓存：有效期按照经验值设置，设置为主读取的缓存，主缓存失效后从数据库加载最新值。
备份缓存：有效期长，获取锁失败时读取的缓存，主缓存更新时需要同步更新备份缓存。
缓存预热什么是缓存预热？
缓存预热就是系统上线后，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，然后再将数据回写到缓存。
如果不进行预热， 那么 Redis 初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。
缓存预热的操作方法
