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这是一个非常高频的面试题，也非常容易掌握，比较麻烦的是总是分不清这三个哪个是哪个
下图是一个正常的系统架构图，其中缓存的作用是减轻数据库的压力，提升系统的性能，无论是缓存雪崩、缓存击穿还是缓存穿透都是缓存失效了导致数据库压力过大。
缓存雪崩
什么是缓存雪崩？
缓存雪崩是指在某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，大量的请求直接打在数据库上面，可能会导致数据库宕机，如果这时重启数据库并不能解决根本问题，会再次造成缓存雪崩。
为什么会造成缓存雪崩？
一般来说，造成缓存雪崩主要有两种可能
- Redis宕机了
- 很多key采取了相同的过期时间
如何解决缓存雪崩？
- 为避免Redis宕机造成缓存雪崩，可以搭建Redis集群
- 尽量不要设置相同的过期时间，例如可以在原有的过期时间加上随机数
- 服务降级，当流量到达一定的阈值时，就直接返回“系统繁忙”之类的提示，防止过多的请求打在数据库上，这样虽然难用，但至少可以使用，避免直接把数据库搞挂
缓存击穿
什么是缓存击穿？
缓存雪崩是大规模的key失效，而缓存击穿是一个热点的Key，有大并发集中对其进行访问，突然间这个Key失效了，导致大并发全部打在数据库上，导致数据库压力剧增，这种现象就叫做缓存击穿。
比较经典的例子是商品秒杀时，大量的用户在抢某个商品时，商品的key突然过期失效了，所有请求都到数据库上了。
如何解决缓存击穿
- 虑热点key不设置过期时间，避免key过期失效
- 加锁，如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库宕机，不过这样会导致系统的性能变差。
缓存穿透
什么是缓存穿透
缓存穿透是指用户的请求没有经过缓存而直接请求到数据库上了，比如用户请求的key在Redis中不存在，或者用户恶意伪造大量不存在的key进行请求，都可以绕过缓存，导致数据库压力太大挂掉。
如何解决缓存穿透
- 参数校验，例如可以对用户id进行校验，直接拦截不合法的用户的请求
- 布隆过滤器，布隆过滤器可以判断这个key在不在数据库中，特点是如果判断这个key不在数据库中，那么这个key一定不在数据库中，如果判断这个key在数据库中，也不能保证这个key一定在数据库中。就是会有少数的漏网之鱼，造成这种现象的原因是因为布隆过滤器中使用了hash算法，对key进行hash时，不同的key的hash值一定不同，但相同的hash的值不能说明这两个key相同。下面简单介绍下布隆过滤器，这个面试也常问。
布隆过滤器底层使用bit数组存储数据，该数组中的元素默认值是0。
布隆过滤器第一次初始化的时候，会把数据库中所有已存在的key，经过一系列的hash算法计算，算出每个key的位置，并将该位置的值置为1，为了减少哈希冲突的影响，可以对每个key进行多次hash计算，如下图
现在，用户所有的请求都要经过布隆过滤器过滤一遍，如果只有用户请求的key的hash值都是1才可以通过，否则直接拦截，如下图
那使用布隆过滤器就可以完美解决问题了吗？当然没有，使用布隆过滤器解决缓存穿透问题的同时也带来了一些其他问题：
布隆过滤器存在误判的情况
布隆过滤器不支持删除，因为布隆过滤器中存的1可能涉及多个key，直接删除可能会影响到其他key，比如上图第四个位置的1就涉及两个key
如果数据库中数据更新同步到布隆过滤器时失败，布隆过滤器则会将本来正常的请求拦截住，这是非常致命的
先来看第一个问题，前面已经解释过了布隆过滤器存在误判的原因，就是不同的key的hash值可能相同。因为每个key要经过多次hash计算，恰好每次hash计算都和其他key的hash值相同的概率是很低的，有少数的漏网之鱼通过了布隆过滤器也不要紧，所以第一个问题不必担心。如果想要减少hash冲突导致的误判，可以适当增加key的hash次数。
第二个问题可以在布隆过滤器中以计数的方式存储，如下图
上图中位置4被key1和key2的hash值覆盖，则为2，如果删除key2，则为下图
第三个问题出现概率不大，如果这种问题对业务影响很大，可以考虑其他解决缓存穿透的方法。
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