Redis-缓存问题

前言：

每次启动项目时都会由于数据库的数据太多导致刚进去的时候会由于数据存放过多，首页信息多个请求体直接用MySQL数据库速度慢，影响用户体验一下是用redis解决缓存问题的解决思路，以提高能。

缓存穿透

指的是客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样的缓存永远也不会生效，这些请求都会打到数据库

问题解决：

1. 缓存空对象

​ 优点：实现简单，维护方便

​ 缺点：额外内存消耗，可能造成短期的不一致

2.布隆过滤

​ 优点：内存占用少，没有多余的Key

​ 缺点：实现复杂，存在误判可能

缓存击穿

缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在，但是后端数据库却存在，这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key，它无时无刻都在接受大量的并发访问，如果某一时刻这个 key 突然失效了，就致使大量的并发请求进入后端数据库，导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。

缓存击穿有两种解决方法：

1) 改变过期时间

设置热点数据永不过期。

2) 分布式锁

采用分布式锁的方法，重新设计缓存的使用方式，过程如下：

• 上锁：当我们通过 key 去查询数据时，首先查询缓存，如果没有，就通过分布式锁进行加锁，第一个获取锁的进程进入后端数据库查询，并将查询结果缓到Redis 中。
• 解锁：当其他进程发现锁被某个进程占用时，就进入等待状态，直至解锁后，其余进程再依次访问被缓存的 key。

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期，而此时数据访问量又非常大，从而导致后端数据库压力突然暴增，甚至会挂掉，这种现象被称为缓存雪崩。它和缓存击穿不同，缓存击穿是在并发量特别大时，某一个热点 key 突然过期，而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期，因此它们根本不是一个量级。

解决方案

缓存雪崩和缓存击穿有相似之处，所以也可以采用热点数据永不过期的方法，来减少大批量的 key 同时过期。再者就是为 key 设置随机过期时间，避免 key 集中过期。