一、缓存雪崩
1.1 缓存雪崩是因为原有缓存失效(过期)，新缓存未到期间。一切恳求都去查询数据库，而对数据库CPU和内存形成巨大压力，严重的会形成数据库宕机。然后形成一系列连锁反应，形成整个系统崩溃。A8站源码交易平台
因为缓存层承载了很多的恳求，有效的维护了存储 层，可是假如缓存因为某些原因，全体不能够提供服务，所以一切的恳求，就会到达存储层，存储层的调用量就会暴增，形成存储层也会挂掉的状况。缓存雪崩的英文解说是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样，很多后端存储，雪崩描述的是一连串的负面呼应，如下图：
1.2 存在这种问题的一个场景是：当缓存服务器重启或者很多缓存集中在某一个时刻段失效，这样在失效的时候，很多数据会去直接拜访DB，此刻给DB很大的压力。A8站源码交易平台
1.3.处理方法
（1）设置redis集群和DB集群的高可用，假如redis呈现宕机状况，能够立即由别的机器代替上来。这样能够防止一部分的危险。
（2）使用互斥锁
在缓存失效后，经过加锁或者队列来操控读和写数据库的线程数量。比如：对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等候。单机的话，能够使用synchronized或者lock来处理，假如是散布式环境，能够是用redis的setnx指令来处理。
（3）不同的key,能够设置不同的过期时刻，让缓存失效的时刻点不一致，尽量到达平均散布。
（4）永久不过期
redis中设置永久不过期，这样就确保了，不会呈现热点问题，也就是物理上不过期。
（5）资源维护
使用netflix的hystrix，能够做各种资源的线程池隔离，然后维护主线程池。
二、缓存穿透
2.1 缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后回来空。这样恳求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题A8站源码交易平台
2.2 形成的原因：
2.1.1 业务自身代码或数据呈现问题；
2.2.1 一些恶意攻击、爬虫形成很多空的命中，此刻会对数据库形成很大压力。
2.3 处理方法
2.3.1 设置布隆过滤器，将一切或许存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，
从避免了对底层存储系统的查询压力。
2.3.2 假如一个查询回来的数据为空，不管是数据不存在还是系统故障，我们仍然把这个结果进行缓存，可是它的过期时刻会很短
最长不超过5分钟，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续拜访数据库，这种方法最简略粗暴 代码大致逻辑如下：
public String getCacheValue(){
int cacheTime = 30;
String cacheKey = "product_list";
String cacheValue = redisUtil.get(cacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(cacheValue)) {
return cacheValue;
}else{
cacheValue = getListFromDB(); //数据库查询不到，为空。
if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
cacheValue = ""; //假如发现为空，设置个默认值，也缓存起来。
}
redisUtil.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
return cacheValue;
}
return "";
}
这样把空结果也给缓存起来，这样下次相同的恳求就能够直接回来空了，即能够避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。一起也能够独自设置个缓存区域存储空值，对要查询的key进行预先校验，然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。
