了解什麽是 redis 的雪崩和穿透？redis 崩潰之後會怎麽樣？系統該如何應對這種情況？如何處理 redis 的穿透？
面試官心理分析
其實這是問到緩存必問的，因為緩存雪崩和穿透，是緩存最大的兩個問題，要麽不出現，一旦出現就是致命性的問題，所以面試官一定會問你。

面試題剖析

緩存雪崩
對於系統 A，假設每天高峰期每秒 5000 個請求，本來緩存在高峰期可以扛住每秒 4000 個請求，但是緩存機器意外發生了全盤宕機。緩存掛了，此時 1 秒 5000 個請求全部落數據庫，數據庫必然扛不住，它會報一下警，然後就掛了。此時，如果沒用什麽特別的方案來處理這個故障，DBA 很著急，重啟數據庫，但是數據庫立馬又被新的流量給打死了。

這就是緩存雪崩。

大約在 3 年前，國內比較知名的一個互聯網公司，曾因為緩存事故，導致雪崩，後臺系統全部崩潰，事故從當天下午持續到晚上淩晨 3~4 點，公司損失了幾千萬。

緩存雪崩的事前事中事後的解決方案如下。

事前：redis 高可用，主從+哨兵，redis cluster，避免全盤崩潰。

事中：本地 ehcache 緩存 + hystrix 限流&降級，避免 MySQL 被打死。

事後：redis 持久化，一旦重啟，自動從磁盤上加載數據，快速恢復緩存數據。

用戶發送一個請求，系統 A 收到請求後，先查本地 ehcache 緩存，如果沒查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都沒有，再查數據庫，將數據庫中的結果，寫入 ehcache 和 redis 中。

限流組件，可以設置每秒的請求，有多少能通過組件，剩余的未通過的請求，怎麽辦？走降級！可以返回一些默認的值，或者友情提示，或者空白的值。

好處：

數據庫絕對不會死，限流組件確保了每秒只有多少個請求能通過。

只要數據庫不死，就是說，對用戶來說，2/5 的請求都是可以被處理的。

只要有 2/5 的請求可以被處理，就意味著你的系統沒死，對用戶來說，可能就是點擊幾次刷不出來頁面，但是多點幾次，就可以刷出來一次。

緩存穿透
對於系統A，假設一秒 5000 個請求，結果其中 4000 個請求是***發出的惡意***。

***發出的那 4000 個***，緩存中查不到，每次你去數據庫裏查，也查不到。

舉個栗子。數據庫 id 是從 1 開始的，結果***發過來的請求 id 全部都是負數。這樣的話，緩存中不會有，請求每次都“視緩存於無物”，直接查詢數據庫。這種惡意***場景的緩存穿透就會直接把數據庫給打死。

解決方式很簡單，每次系統 A 從數據庫中只要沒查到，就寫一個空值到緩存裏去，比如 set -999 UNKNOWN。這樣的話，下次便能走緩存了。

阿裏Java面試題剖析：了解什麽是 redis 的雪崩和穿透？redis 崩潰之後會怎麽樣？