洛谷P1049 裝箱問題
快取穿透
快取穿透，是指查詢一個數據庫不存在的資料。對於系統A，假設一秒 5000 個請求，結果其中 4000 個請求是黑客發出的惡意攻擊。黑客發出的那 4000 個攻擊，快取中查不到，每次你去資料庫裡查，也查不到。
舉個栗子。資料庫 id 是從 1 開始的，結果黑客發過來的請求 id 全部都是負數。這樣的話，快取中不會有，請求每次都“視緩存於無物”，直接查詢資料庫。這種惡意攻擊場景的快取穿透就會直接把資料庫給打死。
處理方案
- 判斷合法的請求：介面層增加校驗，比如使用者鑑權，引數做校驗，不合法的校驗直接 return，比如 id 做基礎校驗，id<=0 直接攔截。
- 當查詢不存在時，也將結果儲存在快取中。但是這可能會存在一種問題：大量沒有查詢結果的請求儲存在快取中，這時我們就可以將這些請求的key設定得更短一些。
- 布隆過濾器（Bloom Filter）：利用高效的資料結構和演算法快速判斷出你這個 Key 是否在資料庫中存在。
快取擊穿
快取擊穿指的是：一個 Key 非常熱點，在不停地扛著大量的請求，大併發集中對這一個點進行訪問，當這個 Key 在失效的瞬間，持續的大併發直接落到了資料庫上，就在這個 Key 的點上擊穿了快取。
處理方案
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多級快取：結合redis快取和本地快取（ehcache、guava等）搭建多級快取。將一些重要的熱點資料儲存到本地快取中，有效緩解redis的壓力。
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用加鎖或者佇列的方式保證快取的單執行緒（程序）寫，在加鎖方法內先從快取中再獲取一次，沒有再查DB寫入快取。
public static String getData(String key) throws InterruptedException { //從Redis查詢資料 String result = getDataByKV(key); //引數校驗 if (StringUtils.isBlank(result)) { try { //獲得鎖 if (reenLock.tryLock()) { //去資料庫查詢 result = getDataByDB(key); //校驗 if (StringUtils.isNotBlank(result)) { //插進快取 setDataToKV(key, result); } } else { //睡一會再拿 Thread.sleep(100L); result = getData(key); } } finally { //釋放鎖 reenLock.unlock(); } } return result; }
快取雪崩
快取雪崩是指：大量快取集中在一段時間內失效，發生大量的快取穿透，所有的查詢都落在資料庫上，造成了快取雪崩，導致資料庫CPU和記憶體負載過高，甚至宕機。
快取雪崩和快取擊穿情況比較相似，快取擊穿是一個高併發的熱點key，在失效的瞬間，大量同個資料查詢的請求直接落到資料庫。而快取雪崩是指大面積快取在同一短時間內失效，導致大量各種資料請求落到資料庫上。
快取擊穿是點選破，快取雪崩是面擊破。
舉個栗子：如果首頁所有 Key 的失效時間都是 12 小時，中午 12 點重新整理的，我零點有個大促活動大量使用者湧入，假設每秒 6000 個請求，本來快取可以抗住每秒 5000 個請求，但是快取中所有 Key 都失效了。此時 6000 個/秒的請求全部落在了資料庫上，資料庫必然扛不住，真實情況可能 DBA 都沒反應過來直接掛了。
處理方案
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快取高可用：搭建高可用redis叢集，主從+哨兵，redis cluster，避免全盤崩潰。
即使個別節點、個別機器、甚至是機房宕掉，依然可以提供服務，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都實現了高可用。
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限流&降級： hystrix 限流&降級。
當訪問量劇增、服務出現問題仍然需要保證服務還是可用的。系統可以根據一些關鍵資料進行自動降級，也可以配置開關實現人工降級，這裡會涉及到運維的配合。降級的最終目的是保證核心服務可用，即使是有損的。
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多級快取：結合redis快取和本地快取（ehcache、guava等）搭建多級快取。將一些重要的熱點資料儲存到本地快取中，有效緩解redis的壓力。
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快取失效時間點均勻分佈：儘量讓失效時間點均勻分佈，設定不同的過期時間。在設定Redis鍵的過期時間時，加上一個隨機數，這樣可以避免。
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Redis持久化和快速預熱：redis 持久化，一旦重啟，自動從磁碟上載入資料，快速恢復快取資料。
總的來說快取雪崩，可能是同一時間內大面積快取時效，或者是快取服務故障。大面積失效情況，可以在設定快取有效期是增加一個隨機值，使得快取有效期分佈均勻；或則設定多級快取機制，多一層本地快取機制，但是要考慮哪些資料適合放入本地快取。快取伺服器故障情況，需要考慮快取叢集的高可用、快取的持久化和快速預熱。
總結
- 事前：Redis 高可用，主從+哨兵，Redis cluster，避免全盤崩潰。
- 事中：本地 ehcache 快取 + Hystrix 限流+降級，避免MySQL 被打死。
- 事後：Redis 持久化 RDB+AOF，一旦重啟，自動從磁碟上載入資料，快速恢復快取資料。