如何防止缓存击穿？Redis面试题解析
缓存击穿是指当一个热点数据在缓存中过期或失效时，大量的请求同时访问数据库，导致数据库压力过大甚至崩溃的现象。这种情况通常发生在高并发的场景下，比如秒杀、抢购等。
那么，如何防止缓存击穿呢？在面试中，这是一个常见的问题，也是考察候选人对Redis的理解和应用能力的一个重要方面。下面，我们来看看几种常用的解决方案：
1. 设置热点数据永不过期
一种简单而有效的方法是，对于一些热点数据，我们可以设置它们在缓存中永不过期，或者设置一个很长的过期时间，比如一年、十年等。这样，就可以避免热点数据在缓存中失效，从而避免缓存击穿。
但是，这种方法也有一些缺点，比如：
1.如果热点数据发生了变化，我们需要及时更新缓存中的数据，否则会导致数据不一致。
2.如果热点数据不再是热点数据了，我们需要及时删除缓存中的数据，否则会占用缓存空间和内存资源。
3.如果热点数据太多了，我们可能无法为所有的热点数据设置永不过期，否则会导致缓存容量不足。
因此，这种方法适用于一些稳定且不易变化的热点数据，比如商品分类、用户等级等。
2. 使用互斥锁
另一种常用的方法是，在访问数据库之前，先尝试获取一个互斥锁（比如分布式锁），如果获取成功，则继续访问数据库，并将数据写入缓存，并释放锁；如果获取失败，则等待锁释放后再尝试获取锁。这样，就可以保证同一时间只有一个请求访问数据库，并且只有一个请求写入缓存。
但是，这种方法也有一些缺点，比如：
1.如果互斥锁的实现不可靠或者出现故障，可能会导致死锁或者锁无法释放的情况。
2.如果互斥锁的获取和释放时间过长，可能会导致请求等待时间过长或者超时。
3.如果互斥锁的粒度太大或者太小，可能会影响性能或者并发度。
因此，这种方法适用于一些动态且易变化的热点数据，比如商品库存、订单状态等。
3. 使用布隆过滤器
还有一种比较高级的方法是，使用布隆过滤器（Bloom Filter）来判断一个数据是否存在于数据库中。布隆过滤器是一种概率型的数据结构，它可以快速地判断一个元素是否在一个集合中。它的原理是，使用一个位数组和多个哈希函数，对于每个元素，使用哈希函数计算出多个位置，并将位数组中对应的位置置为1。当判断一个元素是否在集合中时，只需要计算出它的多个位置，并检查位数组中对应的位置是否都为1，如果是，则认为该元素在集合中；如果不是，则认为该元素不在集合中。
布隆过滤器的优点是，它占用的空间很小，查询的速度很快，而且不会出现误判（即认为一个元素不在集合中，但实际上在集合中）。但是，它的缺点是，它会出现假阳性（即认为一个元素在集合中，但实际上不在集合中）。假阳性的概率取决于位数组的大小、哈希函数的个数和集合的元素个数。一般来说，我们可以通过调整这些参数来控制假阳性的概率。
那么，如何使用布隆过滤器来防止缓存击穿呢？我们可以这样做：
1.在启动时，将数据库中所有的数据的主键（或者其他唯一标识）加载到布隆过滤器中。
2.在访问缓存之前，先使用布隆过滤器判断数据是否存在于数据库中，如果不存在，则直接返回空或者默认值；如果存在，则继续访问缓存。
3.在访问数据库之后，将数据写入缓存，并更新布隆过滤器。
这样，就可以避免无效的请求访问数据库，从而避免缓存击穿。
但是，这种方法也有一些缺点，比如：