如何解决缓存雪崩、击穿、穿透难题？
一.缓存雪崩
缓存雪崩一般指的是有大量的key在同一时间失效，此时有大量的请求同时发送至数据库，导致数据库压力突然增大，数据库发生宕机。如下图所展示：
解决方案：
首先我们可以避免给大量数据设置同一过期时间。我们可以在用命令EXPIRE命令给每一条数据设置时间的时候，给这些数据多设置一个随机（1-3分钟）的随机时间，这样下来不同的数据有不同的过期时间，保证了数据在同一时间不会过期。
除了设置过期时间，还可以使用服务降级，来应对缓存雪崩。所谓的服务降级就是当发生缓存雪崩的时候采用不同处理机制，
当业务应用访问的是非核心数据（比如一些电商的一些属性）时，通过暂停从缓存中查询这些数据，而是自定义一些预定的数据，空值或者错误信息。
当业务应用访问的时核心数据（比如电商品的价格库存）时，我们允许查询缓存，如果缓存没有命中，可以查询数据库通过数据库查询数据。
这样一来，只有一部分查询核心数据会发送到数据库，减轻了数据库的压力。
除了大量数据同时过期还有一种方案会导致缓存雪崩，那就是Redis发生了宕机，没有办法处理请求，这样一下子请求全部到了数据库层，从而发生缓存雪崩。
一般来说Redis的处理请求量能达到数万级别，而数据库的处理请求能够达到数千级别。Redis是数据库的10倍多，当发生Redis宕机的时候，可以想象数10倍的请求发送至数据库，数据库肯定会导致宕机。
此时，如果Redis宕机了，我们要通过其他方案来对应缓存雪崩。解决方案如下：
1.是在业务系统中做服务熔断或请求限流机制。
服务熔断讲的是，当发生缓存雪崩时，为了防止引发连锁的数据库崩溃，甚至是整个系统崩溃，我们可以暂停对缓存的访问。通俗的来说就是通过停止缓存服务，当请求过来，我们不去处理请求，等到Redis服务恢复之后，再去处理请求，这样当大量请求发送时，可以保证数据的正常运行。
在业务运行的时间，我们可以通过服务器查看负载，缓存和数据库cpu占有率和内存利用率和访问请求的数量。当数据库所在的服务器请求量突然增加，此时就发生了缓存雪崩，我们可以启动服务熔断，暂停用户的访问，从而减低数据库的访问量。
这样下来对数据库可以起到很好的保护，对于业务来说造成了极大的影响。为了尽可能减少对业务的影响，我们可以采取限流的操作，通俗的来说限流操作，比如业务层每秒有一万的访问量，此时Redis服务发生熔断访问的数量太多，可以进行访问限流，这时候我们只让每秒一千个请求操作数据库，可以避免较大数量的请求直接去请求数据库，造成数据库宕机。
2.是在服务中搭建Redis的可靠集群，当主节点发生宕机时，此时选择一个从节点来作为新的主节点，继续提供服务，这样有效的避免了缓存发生宕机时导致缓存雪崩问题。
二.缓存击穿
缓存击穿指的是，针对一个请求非常频繁的请求热点数据，当没有办法在缓存中进行处理，紧接着，访问该热点数据的请求，全部请求到数据库，导致数据库压力倍增，影响其他业务的运行。缓存击穿的解决方案比较直接，对于特别频繁的数据请求，我们不要设置过期时间，这样对于热点数据的访问在Redis中进行，而Redis的高性能可以很好的处理并发访问。
三.缓存穿透
缓存穿透指的是数据不在Redis，也不在数据库中，导致请求缓存时没有数据，发生缓存确实，在去访问数据库，发现数据库中也没有数据。缓存相当于没有设置一样，应用也无法从数据库中读取消息，这样一来缓存相当于没有一样，如果有大量的数据访问，会给数据带来巨大的压力。
缓存穿透会发生在什么情况下，一般来说有两种情况：
业务层操作失误，缓存的数据和数据库的数据被误删了，因此数据库和缓存中都没有数据。
恶意攻击：专门访问数据库没有的数据。
解决方案主要有三种：
1.缓存空值或者缺省值。
一旦发生缓存穿透，我们可以针对查询的数据，在Redis中缓存一个空值或是和业务层协商确定的缺省值。紧接着，应用发送的后续请求再进行查询时，就可以直接从Redis中读取空值和缺省值，返回给业务，避免了请求都到数据库层，保持了数据库的正常运行。
2.使用布隆过滤器，快速地判断数据是否存在，避免从数据库中查询。
布隆过滤器的原理解释。布隆过滤器是由初始值为0的数据和N个哈希函数组成，可以快速地判断数据是否存在。我们想要标记某个数据可以通过三个操作完成标记。
第一使用N个哈希函数，分别计算这个数据的哈希值，得到N个哈希值。
第二把这个哈希值对应的N个哈希值对应bit数组的长度取模，得到每个哈希值所在数据中的位置。
第三我们把哈希值对应二点数组中bit为设置为1，这就完成了在布隆过滤器中的数据标记。
3.在请求入口的前端进行请求检测。缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，一个有效的方案就是将所访问的请求进行合法的检测，把恶意的请求直接过滤，不让请求到达缓存和数据库层。这样就不会出现缓存穿透。
这三大问题的应对方案总结到如下表格。
问题原因解决方案缓存雪崩
大量数据同时过期
缓存服务器宕机
给缓存设置过期时间加随机时间，避免大量数据同一时间过期
服务降级
服务熔断，请求限流
Redis缓存主存集群
缓存击穿访问热点数据不存在或者过期
不给热点数据设置过期时间，一致保留
缓存击穿缓存和数据库中都没有的数据进行访问
缓存空值或缺省值
使用布隆过滤器快速判断
请求入口前端对请求合法性检查
尽可能地利用以下的方案：
针对缓存雪崩，合理的设置热点key的过期时间，要搭建缓存高可靠的集群。
针对缓存击穿，在缓存访问非常频繁的热点数据时，不要设置过期时间。
针对缓存穿透，提前在前端接口入口出对请求进行检测，规范数据库的删除操作，避免数据误删。利用布隆过滤器。