Redis脑裂
- 假设现在有三台机器，分别安装了redis服务，结构如图
- 如果此时master服务器所在区域网络通信出现异常，导致和两台slave机器无法正常通信，但是和
客户端的连接是正常的。那么sentinel就会从两台slave机器中选举其中一个作为新的master来处
理客户端请求。
- 这个时候，已经存在两台master服务器，client发送的数据会持续保存在旧的master服务器中，而
新的master和slave中没有新的数据。如果一分钟以后，网络恢复正常，服务之间能够正常通信。
此时，sentinel会把旧的master会变成新的master的slave节点。
2.2 解决方案
redis.conf配置参数：
min-replicas-to-write 1
min-replicas-max-lag 10
第一个参数表示最少的slave节点为1个
第二个参数表示数据复制和同步的延迟不能超过10秒
配置了这两个参数：如果发生脑裂：原master会在客户端写入操作的时候拒绝请求。这样可以避免大量
数据丢失。
缓存预热
新启动的系统没有任何缓存数据，在缓存重建数据的过程中，系统性能和数据库负载都不太好，所以最
好是在系统上线之前就把要缓存的热点数据加载到缓存中，这种缓存预加载手段就是缓存预热。
缓存穿透
如果某个key对应的数据不存在，而又未对该key做缓存，所以每次请求都会穿过缓存直接到数据库进行
查询，并发量高的情况下进而导致数据库直接宕机，这就是缓存穿透。
解决方案
- 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管数据是否存在），我们仍然把这个空结果缓存，
设置空结果的过期时间会很短，最长不超过5分钟。 - 设置白名单：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，用户id作为偏移量，每次访问查询是否
在白名单中，如果不存在，则拒绝访问。 - 布隆过滤器：类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。
和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个
存储一个标志，用来判断key是否在集合中。
缓存击穿
某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最
终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。
解决方案
- 加互斥锁：在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线
程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，其他线程直接查询缓存。 - 热点数据不过期：直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。
缓存雪崩
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发
到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不
到从而查数据库。
解决方案
- 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
- 如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
- 设置热点数据永远不过期。