Java相关的面试都会问到缓存的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等不常见的问题，但却是非常重要的问题，今天谈谈这个话题。
基本看完这篇，可以对redis有一个比较全面的初步了解，后续我再补充redis相关的实战篇，总结为一个redis系列。
01.缓存雪崩
数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
比如一个雪崩的简单过程：
1、redis集群大面积故障
2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis
3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库
4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机
5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，***网站彻底崩溃。
02.缓存雪崩解决方案
1.缓存的高可用性
缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
2.缓存降级
可以利用ehcache等本地缓存(暂时使用)，但主要还需要对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。
当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级，这里会涉及到运维的配合。
降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。
比如我的淘宝页面，由于是非核心页面，后端服务如果暂时不能提供使用的情况，可以考虑直接使用一个静态页面替换掉，这样对于用户也是永远提供服务的状态(再发报警信息提示急需解决)，也不至于出现空白或者异常错误的裸奔状态。
在进行降级之前要对系统进行梳理，比如：哪些业务是核心(必须保证)，哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等，以及配合服务器核心指标，来后设置整体预案，比如：
(1)一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级;
(2)警告：有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间)，可以自动降级或人工降级，并发送告警;
(3)错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的***阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级;
(4)严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。
3.Redis备份和快速预热
1)Redis数据备份和恢复
2)快速缓存预热
3).提前演练
***，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。
03.缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有***，需要从mysql数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决思路：
如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。
可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。
04.缓存并发
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行。
05.缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。
这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。
解决思路：
1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下。
2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载。
目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。
