Redis是我们日常在工作中使用非常多的缓存解决手段，使用缓存，能够提升我们应用程序的性能，同时极大程度的降低数据库的压力。但如果使用不当，同样会造成许多问题，其中三大经典问题就包括了缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。是不是听上去一脸懵逼？没关系，看完这篇就明白了。
缓存穿透
缓存穿透是指用户在查找一个数据时查找了一个根本不存在的数据。按照缓存设计流程，首先查询redis缓存，发现并没有这条数据，于是直接查询数据库，发现也没有，于是本次查询结果以失败告终。
当存在大量的这种请求或恶意使用不存在的数据进行访问攻击时，大量的请求将直接访问数据库，造成数据库压力甚至可能直接瘫痪。以电商商城为例，以商品id进行商品查询，这时如果使用一个不存在的id进行攻击，每次的攻击都将访问在数据库上。
来看一下应对方案：
1、缓存空对象
修改数据库写回缓存逻辑，对于缓存中不存在，数据库中也不存在的数据，我们仍然将其缓存起来，并且设置一个缓存过期时间。
如上图所示，查询数据库失败时，仍以查询的key值缓存一个空对象（key，null）。但是这么做仍然存在不少问题：
a、这时在缓存中查找这个key值时，会返回一个null的空对象。需要注意的是这个空对象可能并不是客户端需要的，所以需要对结果为空进行处理后，再返回给客户端-
b、占用redis中大量内存。因为空对象能够被缓存，redis会使用大量的内存来存储这些值为空的key-
c、如果在写缓存后数据库中存入的这个key的数据，由于缓存没有过期，取到的仍为空值，所以可能出现短暂的数据不一致问题
2、布隆过滤器
布隆过滤器是一个二进制向量，或者说二进制的数组，或者说是位（bit）数组。
因为是二进制的向量，它的每一位只能存放0或者1。当需要向布隆过滤器中添加一个数据映射时，添加的并不是原始的数据，而是使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并将每个生成哈希值指向的下标位置置为1。所以，别再说从布隆过滤器中取数据啦，我们根本就没有存原始数据。
例如"Hydra"的三个哈希函数生成的下标分别为1，3，6，那么将这三位置为1，其他数据以此类推。那么这样的数据结构能够起到什么效果呢？我们可以根据这个位向量，来判断数据是否存在。
具体流程：
a、计算数据的多个哈希值；
b、判断这些bit是否为1，全部为1，则数据可能存在；
c、若其中一个或多个bit不为1，则判断数据不存在。
需要注意，布隆过滤器是存在误判的，因为随着数据存储量的增加，被置为1的bit数量也会增加，因此，有可能在查询一个并不存在的数据时，碰巧所有bit都已经被其他数据置为了1，也就是发生了哈希碰撞。因此，布隆过滤器只能做到判断数据是否可能存在，不能做到百分百的确定。
Google的guava包为我们提供了单机版的布隆过滤器实现，来看一下具体使用
首先引入maven依赖：
1
2
3
4
5
<``dependency``>
<``groupId``>com.google.guava</``groupId``>
<``artifactId``>guava&