1. 什么是缓存穿透？
缓存穿透 是指查询一个在数据库和缓存中都不存在的数据。由于缓存无法命中（Miss），这个请求会直接穿透缓存，直达数据库。如果有大量这样的请求同时发生，数据库将不堪重负，甚至可能被压垮。

核心问题： 查询的是一个系统内根本不存在的数据。
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解决方法:
方案一：缓存空对象（Null Object Caching / 缓存默认值）
这是最常用、最直接的解决方案。

思路：当从数据库查询不到数据时，我们仍然将这个“空结果”（例如 null）进行缓存，并为其设置一个较短的过期时间（比如 1-5 分钟）。

流程：

请求查询 Key。

缓存未命中。

查询数据库，发现数据不存在。

将 Key 和一个表示“空”的特殊值（如 "NULL"）写入缓存，并设置过期时间。

后续再有相同 Key 的请求时，缓存直接返回这个空值，而不会访问数据库。

优点：

实现简单，效果立竿见影。

缺点：

内存浪费：如果恶意攻击者构造大量不同的无效Key，会导致缓存中存储大量无用的空对象，占用内存空间。

数据短期不一致：如果在空对象缓存有效期内，数据库里新增了该数据，会导致短期内读到旧的空数据。可以通过设置较短的过期时间或主动删除空缓存来缓解。

方案二：布隆过滤器（Bloom Filter）
这是一个更高效、更专业的内存节约型解决方案。

思路：在缓存之前，加一道“守卫”——布隆过滤器。它是一个概率型数据结构，可以告诉你 “某个元素一定不存在” 或 “可能存在”。

工作原理：

初始化：将所有可能存在的、合法的Key（例如所有有效的用户ID）预先加载到布隆过滤器中。

查询过程：

当一个查询请求过来时，首先去布隆过滤器判断这个Key是否存在。

如果布隆过滤器说 “不存在”，那么这个Key一定不存在于数据库中。此时可以直接返回空结果，无需查询缓存和数据库。

如果布隆过滤器说 “可能存在”，那么再按正常流程去查询缓存和数据库。

优点：

空间效率极高：占用内存非常小，因为它不存储数据本身，只存储数据的“指纹”（哈希位）。

性能极好：查询时间复杂度是 O(k)，k是哈希函数的个数，速度非常快。

缺点：

存在误判率：布隆过滤器判断“可能存在”时，有极小的概率是误判（即Key其实不存在）。但这个概率可以通过调整布隆过滤器的参数（如位数组大小、哈希函数数量）来控制到非常低。

删除困难：标准的布隆过滤器不支持删除元素（但有其变种如 Counting Bloom Filter 支持）。

需要数据预热：需要系统在启动或某个时刻，将有效的数据同步到布隆过滤器中。
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2.缓存雪崩:
1. 什么是缓存雪崩？
缓存雪崩 是指在某一时刻，大量缓存数据同时失效（或缓存服务宕机），导致所有原本应该访问缓存的请求，瞬间都涌向了数据库。数据库无法承受如此巨大的瞬时压力，从而造成数据库响应缓慢甚至崩溃，进而导致整个系统瘫痪。

核心问题： 大量缓存集中失效或缓存服务不可用。
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        原因:
场景一：大量缓存Key同时过期
这是最典型的缓存雪崩场景。

原因：在给缓存数据设置过期时间时，如果采用了统一的过期时间（例如，都在凌晨零点过期），那么所有这些缓存都会在同一时刻失效。

例子：一个电商网站，在每天零点刷新优惠券、秒杀商品等信息，如果这些缓存都设置在零点过期，那么零点时所有相关请求都会直接访问数据库。

场景二：Redis集群宕机
原因：Redis服务节点因为断电、网络故障、内存爆满、硬件问题等原因宕机。

例子：主从集群中，主节点宕机且从节点未能成功切换，或者整个Redis集群不可用。

场景三：缓存预热问题
原因：系统刚重启后，缓存是空的（冷启动）。如果此时有大量用户请求涌入，所有请求都会穿透到数据库。
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          解决方法:
方案一：差异化过期时间（过期时间加随机值）
方案二：缓存永不过期 + 后台更新
方案三：构建高可用的Redis集群
方案四：服务降级与熔断
方案五：请求限流与队列
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3.缓存击穿:
1. 什么是缓存击穿？
缓存击穿 是指一个热点Key在缓存过期的瞬间，同时有大量的并发请求这个Key。这些请求发现缓存过期后，都会同时去访问数据库，瞬间给数据库带来巨大的压力，就像在缓存屏障上"击穿"了一个洞。
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3. 产生缓存击穿的常见场景
热点商品秒杀：某个热门商品参与限时秒杀活动，缓存过期时大量用户同时点击。

爆款新闻/视频：突发事件或热门内容的详情页，缓存失效时被大量用户访问。

明星/网红动态：顶级明星发布动态时，其个人主页缓存失效。

系统定时任务：某些定时刷新的热点数据，在刷新时刻被高频访问。
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方案一：互斥锁（Mutex Lock）
这是最常用、最有效的解决方案。
思路：当缓存失效时，不让所有请求都去访问数据库，而是只让一个请求去数据库查询并重建缓存，其他请求等待，直到缓存重建完成

方案二：逻辑过期（永不过期 + 异步更新）
思路：缓存实际上不设置过期时间，而是在value中存储一个逻辑过期时间。当发现数据逻辑过期时，触发异步更新，当前请求仍然返回旧数据。

方案三：热点Key永不过期
思路：对于特别热点的Key，直接设置为永不过期，通过后台任务或数据更新时主动刷新缓存。
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