缓存雪崩
假如一个系统，它在高峰期有每秒7000个请求，这时我们使用缓存抗住了这么高的请求。但如果在某个时间点缓存大量失效，或者缓存服务器挂掉了，那么这些请求就会直接作用在普通数据库中（如MySQL）。这么高的请求量，MySQL肯定抗不住，进而挂掉，数据库一挂，也会导致系统挂掉。
我们总结缓存雪崩触发的条件：
“”
- 高并发情况下
- 缓存服务器挂了
- 大量缓存集中失效
导致的后果就是：系统崩溃。
解决思路，对数据库增加限流排队访问，假设我们的数据库最多能抗住每秒2000的请求，那当我们请求数据库时，每秒的请求就需要控制在2000内，其余的请求就需要排队。同时我们要保证缓存服务器的高可用，就需要使用集群。另外我们也需要随机设置缓存key的失效时间，防止key在同一时间失效。
雪崩解决关于限流操作，可以使用Spring Cloud相关的限流插件，这里我们使用Semaphore信号量模拟下限流操作。
在这里我们限定同时最多可以有5个请求访问，当我们有9个请求进来时，只有5个请求获取到可以访问的令牌，其余的4个请求在外面等待。当前面的访问结束时，会释放令牌，后面的4个请求就会去抢占这些令牌，这样反复执行。
这里我们就起到了限流的操作。
缓存穿透
假设存在一个key永远不会在缓存中存在，当***通过这个key去***系统，比如每秒发起了7000次***，那么无论如何都不会走缓存，***请求直接打在了数据库上，数据库肯定扛不住。导致了数据库崩溃，同时，系统也会崩溃。
穿透我们的解决思路是：查询之前先判断目标数据是否存在，不存在的直接忽略。将流量拦截于缓存和数据库之前。
穿透解决如上图，增加过滤器，在系统启动之前，我们需要将热点数据统一加载进入缓存中，当对热点数据访问时，会通过过滤器判断一一次，发现请求在缓存中不存在，就直接返回，不会经过数据库。
过滤器我们可以使用布隆过滤器，布隆过滤器的示例代码如下：
布隆过滤器主要就是将key通过hash算法计算出来的值分散到bitmap中，在bitmap中是以0和1存在的。
bitmap图然而上面的算法存在缺陷：
“布隆过滤器并不能精准过滤。(布隆过滤器判定不存在，100%不存在，判断为存在，则可能不存在的。）理论上Hash计算值是有碰撞的（不同的内容hash计算出同样的值）,导致不存在的元素可能 会被判断为存在
”
当然，布隆过滤器并非需要拦截所有的请求，只需要将缓存击穿控制在一定的量即可。
关于缓存穿透我们还可以采用以下方案：
“缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止***用户反复用同一个id暴力***。
”
不过上面的方案有个缺陷：***可能同时拿多个不存在的key短时间访问，一样也会访问数据库，所以实际中需要按场景进行优化改造。
缓存雪崩和缓存穿透一般会在高并发形况下遇到，也是互联网大厂高频面试内容，掌握这些知识，相信你又进入了一个新天地。
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