Redis中热点key存储问题怎么解决
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三者比较
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩都是因为缓存中数据不存在，导致走数据库去查询数据。
由于缓存数据不存在，所有的请求都会走到数据库，因此会导致数据库的压力过大甚至出现服务崩溃，导致整个系统无法使用。
缓存穿透
定义：缓存穿透是由于客户端求的数据在缓存中不存在，然后去查询数据库，然而数据库没有客户端要查询的数据，导致每一次请求都会走数据库查询操作。真正的问题在于该数据本身就是不存在的。
举例：客户端请求商品详情信息时，携带一个商品ID，此时该商品ID是不存在的(不管是缓存中还是数据库中)。导致每一次请求该ID商品的数据信息都会走数据库。
危害：由于请求的参数对应的数据根本不存在，会导致每一次都会请求数据库，增加数据库的压力或者服务崩溃，更有甚至影响到其他的业务模块。经常发生在用户恶意请求的情况下会发生。
解决方案：
1、根据请求的参数缓存一个null值。并且为该值设置一个过期时间，可以将时间设置短暂一点。
2、使用布隆过滤器，首先通过布隆过滤器进行筛选，如果在过滤器中存在则去查询数据库，然后添加到缓存中。如果不存在则直接返回客户端数据不存在。
3、由于缓存穿透可能是用户发起恶意请求，可以将用户ip给记录下来，针对恶意的ip请求进行封禁。
方案分析：
第一种方案，针对不存在的key，会缓存一个空的值。假设这样的请求特别多，是否都会一一去设置一个空值的缓存，此时Redis中就存在大量无效的缓存空值。假设这样的key是商品或者文章类的ID，我们在设置空值之后，如果后台添加数据应该去更新ID对应的缓存值，并设置一个合理的过期时间。
第二种方案，也是业界使用最多的一种方案。布隆过滤器的优点在于基于Redis实现，内存操作并且底层的实现也是非常节约内存。 当后台添加数据成功时，将该数据的ID添加到布隆过滤器中，前端在请求时先走布隆过滤器进行验证是否存在。但布隆过滤器也存在一个弊端，就是hash冲突问题。这里的hash冲突是什么意思呢？就是说多个ID在进行hash计算时，得到的hash位都是同一个值，这就导致在验证是否存在时误判。本身是有的，得到的结果是没有。
布隆过滤器的一个弊端就是，它说有并不一定有，它说没有就一点是没有的。第三种方案，针对同一用户一段时间内发起大量的请求，触发缓存穿透机制，此时我们可以显示该客户端的访问。但攻击者如果是发起DDOS这样的攻击，是没法完全的避免此类攻击，因此这种方案不是一个很好的解决方案。
方案总结：
我们首先在请求层面增加第3中方案，做一个限流机制、IP黑名单机制，控制一些恶意的请求，如果是误判我们可以实现IP解封这样的操作。在缓存层则使用第1中方案实现。设置一个合理的缓存时间。
对于能容忍误判的业务场景，可以直接才用第2中方案实现。完全基于Redis，减少了系统的复杂度。
缓存击穿
定义：缓存击穿是因为某个热点key不存在，导致走数据库查询。增加了数据库的压力。这种压力可能是瞬间的，也可能是比较持久的。真正的问题在于该key是存在，只是缓存中不存在，导致走数据库操作。
举例：有一个热门的商品，用户查看商品详情时携带商品的ID以获取到商品的详情信息。此时缓存中的数据已经过期了，因此来的所有请求都要走数据库去查询。
危害：相对缓存穿透而言，该数据在数据库中是存在的，只是因为缓存过期了，导致要走一次数据库，然后在添加到缓存中，下次请求就能正常走缓存。所谓的危害同样的还是针对数据库层面的危害。
解决方案：
1、加互斥锁。针对第一个请求，发现缓存中没有数据，此时查询数据库添加到缓存里面。这样后面的请求就不需要走数据库查询。
2、增加业务逻辑过期时间。在设置缓存时，我们可以添加一个缓存过期时间。每次去读取的时候，做一个判断，如果这个过期时间与当前时间小于一个范围，触发一个后台线程，去数据库拉取一下数据，接着更新一下缓存数据和缓存的过期时间。其实原理就是代码层面给缓存延长缓存时长。
3、数据预热。实现通过后台把数据添加到缓存里面。例如秒杀场景开始前，就把商品的库存添加到缓存里面，这样用户请求来了之后，就直接走缓存。
4、永久不过期。在给缓存设置过期时间时，让它永久不过期。后台单独开启一个线程，来维护这些缓存的过期时间和数据更新。
方案分析：
互斥锁保证了只有一个请求走数据库，这是一个优点。但是对于分布式的系统，得才用分布式锁实现，分布式锁的实现本身就有一定的难点，这样提升了系统的复杂度。
第2种方案，利用Redis不过期，业务过期的方案实现。保证了每一次请求都能拿到数据，同时也可以做到一个后台线程去更新数据。缺点在于后台线程没有更新完数据，此时请求拿到的数据是旧数据，可能对应实时性要求高的业务场景存在弊端。
第3种方案，使用缓存预热每次加载都走缓存，与第2种方案差不多。不过也存在热点数据更新问题，因此该方案适合数据实时性要求不高的数据。
第4中方案，和第2、3种方案类似，在此基础上进行了一定优化，使用后台异步线程主动去更新缓存数据。难点在于更新的频率控制。
方案总结：
对于实时性要求高的数据，推荐使用第1种方案，虽然在技术上有一定的难度但是能做到数据的实时性处理。如果发生某些请求等待时间久，可以返回异常，让客户端重新发送一次请求。
对于实时性要求不高的数据，可以使用第4种方案。
缓存雪崩
定义：前面在说到缓存击穿，是因为缓存中的某个热点key失效，导致大量请求走数据库。然而缓存雪崩其实也是同样的道理，只不过这个更严重而已，是大部分缓存的key失效，而不是一个或者两个key失效。
举例：在一个电商系统中，某一个分类下的商品数据在缓存中都失效了。然而当前系统的很多请求都是该分类下面的商品数据。这样就导致所有的请求都走数据库查询。
危害：由于一瞬间大量的请求涌入，每一个请求都要走数据库进行查询。数据库瞬间流量涌入，严重增加数据库负担，很容易导致数据库直接瘫痪。
解决方案：
1、缓存时间随机。因为某一时间，大量的缓存失效，说明缓存的过期时间比较集中。我们直接将过期的时间设置为不集中，随机打乱。这样缓存过期时间相对不会很集中，就不会出现同一时刻大量请求走数据库进行查询操作。
2、多级缓存。不单纯的靠Redis来做缓存，我们也可以使用memcached来做缓存(这里只是举一个例子，其他的缓存服务也可以)。缓存数据时，对Redis做一个缓存，对memcached做一个缓存。如果Redis失效了，我们可以走memcached。
3、互斥锁。缓存击穿中我们提到了使用互斥锁来实现，同样我们也可以用在雪崩的情况下。
4、设置过期标志。其实也可以用到缓存击穿中讲到的永久不过期。当请求时，判断过期时间，如果临近过期时间则设置一个过期标志，触发一个独立的线程去对这个缓存进行更新。
方案分析：
第1种方案采用随机数缓存时间，能保证key的失效时间分散。难点在于如何设置缓存时间，如果对于一些需要设置短缓存时间并数据量非常大的数据，该方案就需要合理的控制时间。
第2种方案使用多级缓存，可以保证请求全部走缓存数据。但这样增加了系统的架构难度，以及其他的各种问题，例如缓存多级更新。
第3种方案使用互斥锁，在缓存击穿中我们提到了互斥锁，在雪崩的场景中我们虽然能使用，但是这样会产生大量的分布式锁。
第4种方案使用逻辑缓存时间，很好的保证了系统的缓存压力。
方案总结：
在实际的项目中推荐使用第1、2和4种方案试下会更好一些。
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