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缓存穿透
定义：
解决方法：
缓存击穿
定义：
解决方案：
缓存雪崩
定义：
解决方案：
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的区别
缓存穿透
定义：
查询一个不存在的数据，数据库未查询到数据，Redis也没有缓存这条数据，导致每次都访问数据库，从而导致数据库压力增加。
解决方法：
- 布隆过滤器
- 优点：可以快速判断一个元素是否在集合中，可以避免不必要的数据查询。
- 缺点：布隆过滤器可能会认为某个元素存在，但是实际不存在，从而造成误判的情况。同时需要提前把数据标识添加到布隆过滤器中，并且不支持删除操作。
- 缓存空对象
- 优点：在查询数据库时，如果数据不存在，就把空值（null）存入到缓存中。当再次查询时，将不会查询数据库。
- 缺点：空对象会占用缓存空间，从而造成缓存浪费情况，同时需要处理数据空值问题。
缓存击穿
定义：
当Redis中某一缓存失效时，多个请求同时访问该数据，Redis无法拦截，请求直接访问数据库，就会造成缓冲击穿。缓存击穿会造成数据库压力急剧增加。
解决方案：
- 逻辑过期：热点数据不设置过期时间，在缓存数据中添加过期时间字段，当访问缓存数据时发现数据过期则更新数据。
- 优点：具有高可用性，避免了数据库压力，同时不会因为数据更新阻塞用户请求
- 缺点：数据更新期间缓存中存在过期数据，会影响一定的数据一致性。同时需要定时清理过期数据。
- 分布式锁
- 优点：通过加锁，保证同时只有一个线程访问数据库并进行缓存更新，后续线程会等待第一次线程更新完缓存后获取缓存数据。
- 缺点：高并发时锁竞争激烈，影响性能。如果锁失效，会导致缓存击穿。
缓存雪崩
定义：
当Redis中大量数据同时过期，就会导致缓存雪崩，雪崩会导致数据库压力激增，从而造成系统性能下降，甚至造成崩溃。
解决方案：
- 缓存过期时间设置成随机值
- 优点：避免了大量缓存同时过期，操作简便，不需要复杂代码。
- 缺点：数据缓存时间不同，可能会出现数据不一致问题，同时有极小概率数据还是会同时失效。
- 使用多级缓存，如本地缓存加分布式缓存
- 优点：可以提升缓存的命中率，从而减少直接访问数据库的机会。
- 缺点：增加了系统的复杂度，需要同时管理多重缓存，同时需要额外的计算和储存资源。
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的区别
- 缓存穿透：请求的数据在缓存中不存在。请求的数据在数据库中也不存在（例如非法请求或恶意攻击）。
- 缓存击穿：某个热点数据的缓存过期了。在数据失效的瞬间，大量请求涌入，数据库无法承受。
- 缓存雪崩：缓存中的大量数据在同一时间过期。缓存服务突然崩溃或失效，所有请求直接访问数据库。