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1. 缓存命中

缓存命中(cache hit)：当应用程序或软件请求数据时，会首先发生缓存命中。首先，中央处理单元（CPU）在其最近的内存位置（通常是主缓存）中查找数据。如果在缓存中找到请求的数据，则将其视为缓存命中。

而在Redis中的缓存命中为：

用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。

当用户的请求，都访问数据库的话，请求数量一上来，数据库很容易就奔溃的了，所以为了避免用户直接访问数据库，会用 Redis 作为缓存层。

因为 Redis 是内存数据库，我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里，相当于数据缓存在内存，内存的读写速度比硬盘快好几个数量级，这样大大提高了系统性能。

2. 缓存穿透

指查询一个数据库一定不存在的数据。

正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。

假如有恶意攻击，就可以利用这个漏洞，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。

2.1. 解决方案

2.1.1. 缓存空对象

1. 如果数据库查询对象为空，就缓存空对象，再次访问这个数据，就会从缓存中获取，以此保护后端数据源。

2. 如果缓存NULL，是做无用功，还是会造成缓存穿透。

3. 缓存空对象遇到的两个问题:

• 如果是网络恶意攻击（每次key不一样，且数据库不存在）
• 缓存占用了更多的内存。

2.1.2. 使用布隆过滤器

3. 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。

4. 缓存雪崩

指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。

4.1. 造成缓存雪崩的原因是什么？

造成缓存雪崩的关键在于在同一时间大规模的key失效。

为什么会出现这个问题呢，有下面几种可能：

• 第一种可能是Redis宕机，
• 第二种可能是采用了相同的过期时间。

4.2. 解决方法

4.2.1. 过期时间设置随机值

在原有的失效时间上加上一个随机值，比如，1-5分钟随机。这样就避免了同一时间大量数据过期现象的发生而导致缓存雪崩。

4.2.2. 分布式部署且均匀分布热点数据

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。同时，分布式集群可以防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题。

4.2.3. 热点数据永不过期

设置热点数据永远不过期。

5. 总结

缓存雪崩和缓存击穿主要是数据不在缓存上，而缓存穿透是数据既不在缓存上，也不在数据上。

5.1. 缓存穿透的解决方法：

• 入口进行合法性验证
• 缓存空值或者缺省值
• 使用布隆过滤器快速判断

5.2. 缓存击穿的解决方法：

• 不设置过期时间
• 加互斥锁

5.3. 缓存雪崩的解决方法：

• 给过期时间加上小的随机数
• redis 设置主从集群