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⛽️今天的内容是 Redis雪崩、穿透、击穿 ⛽️💻💻💻
首先来讨论一下Redis的过期键的删除策略有哪些？
- 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
- 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
- 定期删除：每隔一定的时间，会扫描redis数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
内存淘汰算法请参考：Redis的内存淘汰算法
数据读取流程
- 如果我们的数据在缓存里边有，那么就直接取缓存的。
- 如果缓存里没有我们想要的数据，我们会先去查询数据库，然后将数据库查出来的数据写到缓存中。
为什么使用redis？
- 提高性能：缓存査询速度比数据库查询速度快(内存Vs硬盘)；
- 提高井发能力：缓存分担了部分请求,支持更高的并发。
雪崩
内存昂贵且有限，所以Redis需要给数据设置过期时间，将过期键数据删除。
雪崩即是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。
例如：缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。
解决方案
同一时间段内 ，缓存过期
在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。
Redis挂掉了
事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel（哨兵） 或者Redis Cluster（集群）)，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。
事发中：万一Redis真的挂了，我们可以设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)，尽量避免我们的数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)
事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
穿透
请求的数据在缓存大量不命中（指查询一个一定不存在的数据），导致请求走数据库。
例如，请求数据库ID为负数。
解决方案
布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！
布隆过滤器(BloomFilter)原理和实现
当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从缓存里边获取了。这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间（时间太长的话，万一数据库中已经有数据了，但是长时间命中redis发现没有数据，导致用户拿不到数据）。
击穿
击穿即大量请求单个key，但是这个key突然失效，导致大量请求穿过缓存访问到数据库。
例如：redis缓存中有一个key是大量请求同时访问的热点数据，如果突然这个key过期了，那么大量的请求在缓存中获取不到该key，穿过缓存直接来到数据库导致数据库崩溃。
解决方案
- 热点key不设置过期时间，即key一直存在于缓存中，更新时直接覆盖即可。
- 使用基于 redis or zookeeper 互斥锁的方案，在缓存中没有数据去数据库查询时加上锁，让一个线程去查询数据库以及更新缓存，其他线程等待，这样减小数据库压力。
- 热点Key进行限流
- 将热 key 分散到不同的服务器中
