問題描述：
快取第乙個經典問題是快取失效。服務系統查資料、首先會查詢快取，如果快取資料不存在，就進一步查db，最後查到資料後回種到快取並返回。
快取的效能比db高50~100倍以上，所以希望資料在查詢的時候盡可能命中快取，這樣系統符合最小，效能最佳。
快取裡的資料儲存基本上都是以key為索引進行儲存和獲取的。業務訪問的時候，如果大量的key同時過期，很多快取資料訪問都會miss，進而穿透到db，db的壓力就會明顯上公升，由於db的效能較差（快取的1%~2%以下），這樣請求的慢查率會明顯上公升。
原因分析
導致快取失效，特別是很多key一起失效的原因，跟日常寫快取的過期時間息息相關。
在寫快取的時候，會根據業務的訪問特點，給每種業務資料預置乙個過期時間，在寫快取時把這個過期時間帶上，讓快取資料在這個固定的過期時間後被淘汰。
一般情況下，因為快取數量是逐步寫入的，所以也是逐步過期被淘汰的。但在某些場景，一大批資料會被系統主動或被動從db批量載入，然後寫入快取。這些資料寫入快取時，由於使用相同的過期時間，在經歷這個過期時間之後，這批資料就會一起到期，從而被快取淘汰。此時，對這批資料的所有請求，都會出現快取失效，從而都穿透到db，db由於查詢量太大，就很容易壓力大增，請求變慢。
業務場景
在很多的業務場景種，稍不注意，就會出現大量的快取失效
快取失效，穿透，雪崩
快取可以狹義的理解為是擋在db之前的一層資料塊，效能比db高很多倍。服務系統查資料，首先會查快取，如果快取資料不存在，就進一步查 db，最後查到資料後回種到快取並返回。快取裡的資料儲存基本上都是以 key 為索引進行儲存和獲取的。原因 寫快取時一般都會帶上乙個過期時間，讓快取資料在這個固定的過期時間...
快取雪崩 穿透和失效問題
1 快取雪崩 redis 集群徹底崩潰後，大量請求直接打到 mysql 上面，導致 mysql 也崩潰繼而導致源服務乃至整個 崩潰 解決方案 事前 發生快取雪崩之前怎麼防止 redis 掛掉 事中 redis 集群已掛 事後 redis 集群重啟時 2 快取穿透 大量請求在穿過快取直接訪問 redi...
redis快取穿透 雪崩和快取失效的預防和解決
對所有可能查詢的引數以hash形式儲存，在控制層先進行校驗，不符合則丟棄。還有最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。也可以採用乙個更為簡單粗暴的方法，如果乙個查詢返回的資料...