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前言
一、缓存
1.1、程序中缓存是什么样的？
1.2、缓存的优点
1.3、缓存的分类
二、缓存特性
2.1、缓存雪崩
2.1.1、雪崩问题
2.1.2、如何解决缓存雪崩问题
2.2、缓存穿透
2.2.1、穿透问题
2.2.2、如何解决缓存穿透问题
2.3、缓存击穿
2.3.1、击穿问题
2.3.2、如何解决缓存击穿问题
2.4、缓存预热
2.4.1、预热优化机制
2.4.2、缓存预热实现思路
前言
在 Redis 中关于缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存预热是常考的问题，我们不光要知道他的大概，还需要弄清其中的原理，那么接下来在学习他们之前，首先因该先了解什么是缓存~
一、缓存
1.1、程序中缓存是什么样的？
在程序中，没有缓存的时候，调用流程是这样的：
当我们加入缓存以后，程序就会变成以下样子：
加入缓存之后，程序不糊直接调用书库，而是先调用缓存，当缓存中存在数据就直接返回，当缓存中没有数据才去查询数据库大大降低了数据库的压力，加快了程序响应的速度。
1.2、缓存的优点
相对于数据库而言，缓存的操作性更高效，原因有以下几点：
缓存一般使用 key-value 查询数据的，不需要想数据库那样还有查询条件。缓存的数据存储在内存中，而数据库的数据是存储在磁盘中的，内存的操作性能远远大于磁盘。缓存更容易实现分布式部署（一台服务器变成多态相连的服务器集群），而数据库比较难实现分布式部署，缓存的性能更容易平行扩展。
1.3、缓存的分类
缓存可以分为以下两类：
本地缓存：也叫单机缓存，也就是说在一台服务器上缓存，因此只适用于当前系统。分布式缓存：用来应用在分布式系统中的缓存。分布式系统就是将一套服务器部署到多台服务器，通过负载（通常是 Nginx）分发将用户的请求按照一定的规则分发到不同服务器上，如下图：
在上图中加入分布式缓存后就变成了下图：
二、缓存特性
2.1、缓存雪崩
2.1.1、雪崩问题
缓存雪崩是指在短时间内大量缓存同时过期，导致大量请求直接查询数据库， 从而对数据库造成巨大压力，严重情况下可能会导致数据库宕机。
我们来对比一下正常情况与缓存雪崩情况：
正常情况：
雪崩情况：
2.1.2、如何解决缓存雪崩问题
解决方案有以下几种：
加锁排队：起到缓冲作用，防止大量请求同时操作数据库，但缺点是增加了系统的响应时间，降低了系统的吞吐量，牺牲一部分用户体验。随机化过期时间：为了避免缓存同时过期，可以设置缓存时添加随机时间，这样就可以极大的避免大量缓存同时失效，如下代码
// 缓存原本的失效时间int exTime = 10 * 60;// 随机数⽣成类Random random = new Random();// 缓存设置jedis.setex(cacheKey, exTime+random.nextInt(1000) , value);
设置二级缓存：二级缓存是除了 Redis 本身的缓存，再设置一层缓存，当 Redis 失效后，就先去查询二级缓存，如下图：
2.2、缓存穿透
2.2.1、穿透问题
缓存穿透是指查询数据库和缓存都无数据，因此每次请求都会去查询数据库，如下图：
红色表示缓存穿透的执行路径，可以看出缓存穿透会给数据库造成巨大的压力。
如何解决这种问题呢？往下看~
2.2.2、如何解决缓存穿透问题
有以下几种解决方案：
缓存空结果：对查询的空结果也进行缓存，如果是集合，可以缓存一个空的的集合，如果是缓存单个对象，可以字段标识来区分，避免请求穿透到数据库。布隆过滤器处理：将所有可能对应的数据为空的 key 进行统一的存放，并在请求前做拦截，避免请求穿透到数据库（这样的方式实现起来相对麻烦，比较适合命中不高，但是更行不频繁的数据）。
2.3、缓存击穿
2.3.1、击穿问题
缓存击穿是指某个经常使用的缓存，在某一个时刻恰好失效了（例如缓存过期），并且此时刚好有大量的并发请求，这些请求就会给数据库造成巨大的压力，如下图所示：
2.3.2、如何解决缓存击穿问题
有以下几种解决方案：
加锁排队：和处理缓存雪崩的加锁类似，都是在查询数据库的时候加锁排队，缓存操作请求以此来减少服务器的运行压力。设置永不过时：对于某些经常使用的缓存，我们可以设置为永不过期，这样就能保证缓存的稳定性，但要注意在数据更改后，要及时更新此热点缓存，否则就会造成查询结果误差。
2.4、缓存预热
2.4.1、预热优化机制
缓存预热是一种优化方案，它可以提高用户的使用体验。
缓存预热是指在系统启动的时候，先把查询结果预存到缓存中，以便用户后面查询时可以直接从缓存中读取，节省用户等待时间，示意图如下：
2.4.2、缓存预热实现思路
有以下几种实现办法：
把需要缓存的方法写在初始化方法中，让程序启动时自动加载数据并缓存数据。把需要缓存的方法挂在某个页面或是后端接口上，手动触发缓存预热。设置定时任务，定时进行缓存预热。
