面试题：深度剖析Redis在MySQL读多写少场景下的缓存穿透、雪崩和击穿及解决方案

产生原因：
- 客户端持续请求一个在数据库和缓存中都不存在的数据，导致请求直接穿透缓存到达数据库，对数据库造成压力。
解决方案：
- 布隆过滤器：
  - 原理：布隆过滤器是一个二进制向量和一系列随机映射函数。当一个元素加入集合时，通过多个哈希函数将其映射到向量中的几个位置，将这些位置设为1。查询时，元素通过相同哈希函数映射，若对应位置不全为1，则元素一定不存在；若全为1，则大概率存在。
  - 优点：能快速判断数据是否存在，占用内存少。
  - 缺点：存在误判率，即可能把不存在的数据判断为存在。
- 缓存空值：
  - 原理：当数据库查询结果为空时，也将空值缓存起来，并设置较短的过期时间。后续相同请求直接从缓存获取空值，避免穿透到数据库。
  - 优点：实现简单。
  - 缺点：可能会浪费一定的缓存空间，且空值过期后仍可能出现穿透。
方案选择：
- 业务规模小，性能要求不高：缓存空值实现简单，可优先考虑。
- 业务规模大，性能要求高：布隆过滤器能有效减少数据库压力，即使有误判率，整体性能提升明显，应选择布隆过滤器。

产生原因：
- 大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求同时穿透缓存到达数据库，使数据库负载瞬间过高，甚至崩溃。
解决方案：
- 设置不同过期时间：
  - 原理：对不同的缓存数据设置随机的过期时间，避免大量数据同时过期。
  - 优点：实现简单，能有效分散过期时间。
  - 缺点：可能导致部分缓存数据过期时间过短，影响缓存命中率。
- 使用二级缓存：
  - 原理：一级缓存设置较短过期时间，二级缓存设置较长过期时间。当一级缓存过期，从二级缓存获取数据，同时更新一级缓存。
  - 优点：能在一定程度上保证数据的可用性，减少数据库压力。
  - 缺点：增加了缓存架构的复杂度，需要维护两级缓存。
方案选择：
- 业务规模较小，性能要求一般：设置不同过期时间简单易行，是较好选择。
- 业务规模大，性能要求高：使用二级缓存虽复杂，但能更好地应对雪崩问题，可优先考虑。

产生原因：
- 一个被高并发访问的热点数据在缓存过期的瞬间，大量请求同时穿透缓存访问数据库，导致数据库压力瞬间增大。
解决方案：
- 互斥锁：
  - 原理：在缓存过期时，只有一个请求能获取到互斥锁，去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。当缓存更新后，其他请求再从缓存获取数据。
  - 优点：实现相对简单，能有效防止高并发请求同时访问数据库。
  - 缺点：可能存在线程阻塞，影响系统性能。
- 热点数据永不过期：
  - 原理：对热点数据不设置过期时间，通过后台线程定时更新数据，或在数据发生变化时主动更新缓存。
  - 优点：避免了缓存过期瞬间的高并发问题。
  - 缺点：可能导致数据一致性问题，且后台更新逻辑需处理好。
方案选择：
- 业务规模小，性能要求不高：互斥锁实现简单，能满足需求。
- 业务规模大，性能要求高：热点数据永不过期能更好地保证性能，但要处理好数据一致性问题，可优先选择。

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