大数据中缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿以及解决办法是什么

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（1）缓存穿透：指的是操作直接穿过了缓存层面，直接到达db层面，从而称为缓存穿透。直接查询某一条不存在的数据，就会发生这种情况（其实还是要经过缓存层，只不过缓存层没有这条数据，就会发起db层面的操作）。

解决方案：

1. Bloom filter算法（布隆过滤器？？？）

2. 空值缓存： 一种比较简单的解决办法，在第一次查询完不存在的数据后，将该key与对应的空值也放入缓存中，只不过设定为较短的失效时间，例如几分钟，这样则可以应对短时间的大量的该key攻击，设置为较短的失效时间是因为该值可能业务无关，存在意义不大，且该次的查询也未必是攻击者发起，无过久存储的必要，故可以早点失效。

（2） 缓存雪崩：多个缓存数据设置的失效时间相同，在同一时间同时失效，大量系统请求从请求缓存变成请求数据库，造成数据库崩溃。

解决方案：

1. 交错失效时间（即更改数据缓存的有效期，建议设置成固定时间的随机时间，例如设置成3-5秒钟中间的任意时间）。

2. redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。

3.限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

4. 数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

（3） 缓存击穿：缓存击穿实际上是缓存雪崩的一个特例，击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。（典型例子：微博的热点话题）。

解决方案：1. 二级缓存（参考链接）（阿里双十一流量缓存击穿解决办法）LRU-K算法

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