1.缓存的作用

数据库(如Mysql)的持久化特点带来了较低的性能，高并发的场景下，连接池很快被耗尽而出现宕机或DOS，无法继续对外提供服务。相对于数据库的硬盘IO，缓存中间件基于内存进行读写，从而具备较大的吞吐量和高并发抵抗能力。

在服务器与数据库之间添加一层缓存，一方面可以缓解数据库压力，适应高并发场景；另一方面可以提高服务器的响应速度(内存读写速度远高于磁盘IO)，具体流程如下所示：

引入缓存后，服务器会先从缓存服务器查询，若数据不存在，才会从数据库查询，并将数据库查询结果写入缓存服务器。当数据被缓存至缓存服务器后，服务器后续直接从内存读取，不再经过数据库。

数据库中的数据都多写少，而且一般而言遵循二八定律，即20%为热点数据，80%为不常用数据。内存资源较为宝贵，所以希望缓存中尽可能多的是热点数据；过期时间、续期等机制为其提供了一个很好的解决方案。

Redis是缓存常用的方案，本文介绍的缓存服务器默认指Redis，数据库默认指代Mysql。Redis中以键值对的形式存放数据。Redis之所以可以保护Mysql，是因为过滤了绝大部分请求压力，当这部分压力透过Redis直接转移到Mysql时, 会导致Mysql服务宕机。有三种场景会导致这个问题，以下分章节进行介绍。

2.缓存穿透

当访问数据库中不存在的数据时，也不会将数据缓存到Redis中，从而每次请求都直接访问数据库，如同穿透了缓存一样。攻击者可以借此绕开Redis的缓存保护，供给服务器的数据库，如Mysql数据库的ID为自增序列时，高并发查询ID为-1的数据。

如下图所示，Redis和Mysql中不存在数据C，客户端高并发请求C数据时，请求会全部发送到Mysql中。

存在以下解决方案:

方案1：缓存空值
查询数据据库的结果为空时，在Redis中缓存空值并设置较短的有效时间。对于每个不存在的数据都缓存一个空值，可能导致Redis中缓存了大量无效的空值，占据内存空间；另外，在空值的有效期内，可能出现数据不一致情况(数据在数据库中被添加了)。

方案2：布隆过滤器
布隆过滤器基于Hash函数和长数组实现，特点是可能误判(不存在表示一定不存在，存在表示可能存在)和不可删除，当数据变化时，需要重建(定时器执行)布控过滤器。

使用布隆过滤器的流程如下:
初始化：

处理请求：

在《Redis系列-1 Redis介绍》中对Redission库仅介绍了分布式锁API的使用方式，除此之外，Redission库还提供了大量分布式操作的API，如布隆过滤器等。

3.缓存击穿

Redis中存放的热点数据存在过期时间，当热点数据过期后，客户端的请求会穿过Redis直达数据库。如下所示，Redis中数据C是个热点数据，当数据C在Redis中过期而被清除后，高并发请求数据C时，请求会直达Mysql。

存在以下解决方案:

方案1：加分布式锁

查询数据库前，获取分布式锁，结合DCL可以保证每个热点数据仅有一次查询发送到数据库。

方案2：热点数据持续刷新

服务初始化时，将热点数据刷入Redis中，同时启动一个定时服务：定时更新热点数据的过期时间。另外，对于特殊业务场景下，可以设置热点数据永不过期。

3.缓存雪崩

当Redis中大量缓存过期或者Redis服务器宕机，会导致Redis对于这些数据的拦截失败，请求会发送到Mysql.

根据不同的原因，存在如下对应解决方案:

方案1：缓存预热
启动时进行缓存预热，将热点数据提前写入Redis缓存中，避免系统启动时高并发访问Mysql.

方案2：缓存时间添加随机值
缓存时间添加指定范围的随机值，防止缓存集中失效。

方案3：部署Redis集群
Redis宕机会导致缓存数据全局失效，可通过部署Redis集群提高可用性。

另外，还可通过添加分布式锁来压缩请求速度，从而给数据库争取处理时间；由于严重影响吞吐量，使用较少。