Redis是一個完全開源免費的高性能非關系型（NOSQL）的key-value數據庫。 Redis不可能把所有的數據都緩存起來(內存昂貴且有限)，所以Redis需要對數據 設置過期時間，并采用的是惰性刪除+定期刪除兩種策略對過期鍵刪除。Redis對過期鍵的策略+持久化 如果緩存數據設置的過期時間是相同的，并且Redis恰好將這部分數據全部刪光了。這就會導致在這段時 間內，這些緩存同時失效，全部請求到數據庫中。

Redis中緩存的數據大面積同時失效，或者Redis宕機，從而會導致大量請求直接到數據庫，壓垮數據庫 緩存雪崩如果發生了，很可能就把我們的數據庫搞垮，導致整個服務癱瘓！

解決方法： 在緩存的時候給過期時間加上一個隨機值，這樣就會大幅度的減少緩存在同一時間過期。 對于“Redis掛掉了，請求全部走數據庫”這種情況，我們可以有以下的思路： 事發前：實現Redis的高可用(主從架構+Sentinel 或者Redis Cluster)，盡量避免Redis掛掉這種情況發生。

事發中：萬一Redis真的掛了，我們可以設置本地緩存+限流，盡量避免我們的 數據庫被干掉(起碼能保證我們的服務還是能正常工作的)

事發后：redis持久化，重啟后自動從磁盤上加載數據，快速恢復緩存數據。

緩存穿透？ 緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據。由于緩存不命中，并且出于容錯考慮，如果從數據庫查不到 數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到數據庫去查詢，失去了緩存的意義 請求的數據在緩存大量不命中，導致請求走數據，也可能壓垮數據庫，導致整個服務癱瘓！

如何解決緩存穿透 由于請求的參數是不合法的(每次都請求不存在的參數)，于是我們可以使用布隆過濾器(BloomFilter)提前攔截，不合法就不讓這個請求到數據庫層！ 當我們從數據庫找不到的時候，我們也將這個空對象設置到緩存里邊去。下次再請求的時候，就可以從 緩存里邊獲取了。 這種情況我們一般會將空對象設置一個較短的過期時間。

緩存擊穿 Redis中一個熱點key在失效的同時，大量的請求過來，從而會全部到達數據庫，壓垮數據庫。 這里要注意的是這是某一個熱點key過期失效，和緩存雪崩是有區別的。比如淘寶雙十一，對于某個特價熱門的商品信息，緩存在Redis中，剛好0點，這個商品信息在Redis中過期查不到了，這時候大量的用戶又同時正好訪問這個商品，就會造成大量的請求同時到達數據庫。

解決辦法 設置熱點數據"永不過期" 或者定時更新，加上互斥鎖：上面的現象是多個線程同時去查詢數據庫的這條數據，我們 可以在第一個查詢數據的請求上使用一個互斥鎖來鎖住它 其他的線程走到這一步拿不到鎖就等著，等 一個線程查詢到了數據，然后將數據放到redis緩存起來。 后面的線程進來發現已經有緩存了，就直接走緩存。