前言
在学习redis相关问题时看到的两个问题，想起自己以前面试也遇到过，记录下来以备后用
1.缓存穿透
缓存穿透是指访问一个根本不存在的数据，多次的访问导致数据库压力变大，而缓存没起到作用；缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。通常可以在程序中分别统计总调用数、缓存层命中数、存储层命中数，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。
造成缓存穿透的基本有两个。第一，业务自身代码或者数据出现问题，第二，一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中，
解决方案：
1. 对于查询不到的空数据也做缓存，缓存时间可设置短一些，但是存在一些问题，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间
2. 使用布隆过滤器。在访问缓存层和存储层之前，将存在的 key 用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截，有关布隆过滤器的相关知识，可以参考：http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3480254.html，其实也可以利用 Redis 的 Bitmaps 实现布隆过滤器，GitHub 上已经开源了类似的方案，读者可以进行参考：
https://github.com/erikdubbelboer/Redis-Lua-scaling-bloom-filter
2.缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时间缓存同时失效，有可能是因为过期时间，有可能是因为缓存服务器宕机，此时大量请求进入数据库查询，导致数据库压力剧增。
对于缓存因为过期而同时失效的问题，就需要分析接口调用，尽可能的使缓存过期时间分布均匀。
若是因为缓存服务器宕机，这就涉及到缓存的容灾处理，缓存的高可用，可以参考redis集群搭建，并且可以通过redis的哨兵模式解决。
缓存雪崩简单来说就是缓存失效的问题，业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。