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一、缓存穿透

查询不存在的数据，请求会直接到数据库。

解决：

（1）缓存空值

（2）布隆过滤器BloomFilter

二、缓存击穿

热点key突然失效，大量请求到达数据库

解决：

分布式锁

三、缓存雪崩

大部分key失效

解决:

设置逻辑过期时间

错开物理过期时间

public class RedisCache {    Jedis jedis = new Jedis("redis://localhost:6379/9");    DbService db = new DbService();    //redis初始化，bloomFilter加值    //数据库添加值，缓存添加值，bloomFilter加值    //数据库删，缓存删，重构bloomFilter    BloomFilter
   
     bloomFilter= BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(),10000, 0.001);    public String query(String key) {        //缓存穿透        if (!bloomFilter.mightContain(key)) {            return "空数据";        }        //查询缓存        String value = jedis.get(key);        //缓存命中        if (value != null) {            return value;        } else {            //缓存未命中，查询数据库，在更新缓存。            //分布式锁，防止缓存击穿造成数据库大量访问            jedis.set(key, "threadId", "NX", "PX", 10);            //查询缓存            value = jedis.get(key);            if (value != null) {                return value;            }            String  dbValue = db.query(key);            if (dbValue != null) {                jedis.set(key, dbValue);                return dbValue;            }            //释放锁            String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";            Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList("threadId"));        }        return "";    }}
   

四、缓存一致性

以为更新数据库和更新缓存不是原子操作，所以多线程会出现问题。

1.先更新数据库再更新缓存

如果线程A更新数据库 ->线程B更新数据库->线程B更新缓存->线程A更新缓存

会造成数据不一致，先更新缓存再更新数据库同理。

2.先删除缓存再更新数据库

如果线程A删除缓存->线程B查询发现缓存不存在，查询数据库并更新缓存->线程A更新数据库

会造成数据不一致。

3. 先更新数据库再删除缓存

缓存刚好失效 ->线程B查询发现缓存不存在，查询数据库->线程A更新数据库->线程A删除缓存>线程B删除缓存

这种情况出现概率非常小

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