面試官：關於Redis雪崩，穿透，擊穿你是怎麼理解的？
Redis 雪崩：
雪崩就是指緩存中大批量熱點數據過期後系統涌入大量查詢請求，因爲大部分數據在Redis層已經失效，請求滲透到數據庫層，大批量請求猶如洪水一般涌入，引起數據庫壓力造成查詢堵塞甚至宕機。
解決辦法：
- 將緩存失效時間分散開，比如每個key的過期時間是隨機，防止同一時間大量數據過期現象發生，這樣不會出現同一時間全部請求都落在數據庫層，如果緩存數據庫是分佈式部署，將熱點數據均勻分佈在不同Redis和數據庫中，有效分擔壓力，別一個人扛。
- 簡單粗暴，讓Redis數據永不過期（如果業務准許，比如不用更新的名單類）。當然，如果業務數據准許的情況下可以，比如中獎名單用戶，每期用戶開獎後，名單不可能會變了，無需更新。
面試題
瞭解什麼是 redis 的雪崩、穿透和擊穿？redis 崩潰之後會怎麼樣？系統該如何應對這種情況？如何處理 redis 的穿透？
面試官心理分析
其實這是問到緩存必問的，因爲緩存雪崩和穿透，是緩存最大的兩個問題，要麼不出現，一旦出現就是致命性的問題，所以面試官一定會問你。
面試題剖析
緩存雪崩
對於系統 A，假設每天高峯期每秒 5000 個請求，本來緩存在高峯期可以扛住每秒 4000 個請求，但是緩存機器意外發生了全盤宕機。緩存掛了，此時 1 秒 5000 個請求全部落數據庫，數據庫必然扛不住，它會報一下警，然後就掛了。此時，如果沒有采用什麼特別的方案來處理這個故障，DBA 很着急，重啓數據庫，但是數據庫立馬又被新的流量給打死了。
這就是緩存雪崩。
大約在 3 年前，國內比較知名的一個互聯網公司，曾因爲緩存事故，導致雪崩，後臺系統全部崩潰，事故從當天下午持續到晚上凌晨 3~4 點，公司損失了幾千萬。
緩存雪崩的事前事中事後的解決方案如下。 - 事前：redis 高可用，主從+哨兵，redis cluster，避免全盤崩潰。 - 事中：本地 ehcache 緩存 + hystrix 限流&降級，避免 MySQL 被打死。 - 事後：redis 持久化，一旦重啓，自動從磁盤上加載數據，快速恢復緩存數據。
用戶發送一個請求，系統 A 收到請求後，先查本地 ehcache 緩存，如果沒查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都沒有，再查數據庫，將數據庫中的結果，寫入 ehcache 和 redis 中。
限流組件，可以設置每秒的請求，有多少能通過組件，剩餘的未通過的請求，怎麼辦？走降級！可以返回一些默認的值，或者友情提示，或者空白的值。
好處： - 數據庫絕對不會死，限流組件確保了每秒只有多少個請求能通過。 - 只要數據庫不死，就是說，對用戶來說，2/5 的請求都是可以被處理的。 - 只要有 2/5 的請求可以被處理，就意味着你的系統沒死，對用戶來說，可能就是點擊幾次刷不出來頁面，但是多點幾次，就可以刷出來一次。
緩存穿透
對於系統A，假設一秒 5000 個請求，結果其中 4000 個請求是黑客發出的惡意攻擊。
黑客發出的那 4000 個攻擊，緩存中查不到，每次你去數據庫裏查，也查不到。
舉個栗子。數據庫 id 是從 1 開始的，結果黑客發過來的請求 id 全部都是負數。這樣的話，緩存中不會有，請求每次都“視緩存於無物”，直接查詢數據庫。這種惡意攻擊場景的緩存穿透就會直接把數據庫給打死。
解決方式很簡單，每次系統 A 從數據庫中只要沒查到，就寫一個空值到緩存裏去，比如 set -999 UNKNOWN。然後設置一個過期時間，這樣的話，下次有相同的 key 來訪問的時候，在緩存失效之前，都可以直接從緩存中取數據。
緩存擊穿
緩存擊穿，就是說某個 key 非常熱點，訪問非常頻繁，處於集中式高併發訪問的情況，當這個 key 在失效的瞬間，大量的請求就擊穿了緩存，直接請求數據庫，就像是在一道屏障上鑿開了一個洞。
解決方式也很簡單，可以將熱點數據設置爲永遠不過期；或者基於 redis or zookeeper 實現互斥鎖，等待第一個請求構建完緩存之後，再釋放鎖，進而其它請求才能通過該 key 訪問數據。
public String get(key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //代表緩存值過期
//設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
} else { //這個時候代表同時候的其他線程已經load db並回設到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可
sleep(50);
get(key); //重試
}
} else {
return value;
}
}