1. 什么是Redis雪崩和穿透
在讨论解决Redis雪崩和穿透的方法之前，我们需要先了解它们的含义。
1.1 Redis雪崩
Redis是一种基于内存的key-value存储系统，为了提高性能和吞吐量，Redis采用了分布式的方式来存储数据。但是，当Redis集群中的某些节点出现故障，或者遭遇网络抖动等问题时，可能会导致大量请求向其它节点打到，从而引发“雪崩”效应。
具体来说，当大量的请求涌入Redis集群时，如果某些节点出现故障，那么其它节点就需要承担更多的负载，这可能会导致它们的资源耗尽或者响应变慢，从而进一步引发其它节点的故障，最终导致整个集群不可用。
1.2 Redis穿透
Redis穿透是指当一个请求查询一个不存在的key时，由于缓存层中没有相应的数据，因此请求会一直向下层服务传递，直到最后查询到数据库中也没有对应的数据，这就称为Redis穿透。
Redis穿透可能会引发一系列问题，比如：
调用次数过多，对后端数据库造成过大的压力；
浪费了宝贵的服务器资源；
容易受到攻击者的攻击。
2. 解决Redis雪崩的方法
为了避免Redis集群出现雪崩，我们可以采用如下几种方法：
2.1 增加实例
当大量请求向Redis集群涌入时，可以通过增加Redis实例的方式来扩容，从而提高集群的吞吐量。增加实例的过程需要进行数据迁移，因此需要确保集群中的数据一致性。
2.2 引入限流机制
通过限制每个用户和IP的请求频率，可以避免大量请求同时打到Redis集群，从而减少Redis集群崩溃的风险。
2.3 设置缓存有效期随机
设置缓存有效期随机可以防止大量的缓存在同一时刻失效，从而避免大量请求同时打到数据库，导致Redis集群崩溃的风险。采用有效期随机的方式，可以使得缓存失效的时间更加分散，从而保护后端服务的稳定性。
3. 解决Redis穿透的方法
为了避免Redis穿透，我们可以采用如下几种方法：
3.1 缓存空对象
当一个请求查询一个不存在的key时，缓存层将返回一个空对象，同时设置它的过期时间比较短。这样，当后续的请求再次查询同一个key时，就可以从缓存中获取到对应的空对象，而无需再向下层服务查询。
@Cacheable(value = "person", key = "#id")
public Person getPersonById(Long id) {
Person person = cacheManager.get("person:" + id); // 尝试从缓存中获取person对象
if (person == null) {
person = personDao.selectById(id); // 如果缓存中没有，则从数据库中查询
if (person != null) {
cacheManager.set("person:" + id, person); // 将查询结果放入缓存中
} else {
cacheManager.setNull("person:" + id); // 如果查询结果为空，则将空对象放入缓存中
cacheManager.expire("person:null:" + id, 5); // 设置空对象的过期时间为5秒
}
} else if(person == RedisNull.VALUE) {
return null; // 如果缓存中的值为null对象，则直接返回null
}
return person;
}
3.2 布隆过滤器
布隆过滤器是一种既快速又高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它可以帮助我们快速判断一个缓存是否存在，从而避免缓存穿透。
具体来说，对于每一个缓存的key，我们都可以使用一个布隆过滤器来记录它是否存在。当一个请求查询一个不存在的key时，我们可以通过布隆过滤器快速判断它的缓存是否存在，如果不存在则可以直接返回。
3.3 请求过滤
我们可以在网关层或者应用层对请求进行拦截，如果发现请求过于频繁或者请求参数异常，则可以直接拒绝请求，从而避免恶意攻击或者非法查询数据的风险。请求过滤的方法有很多种，比如可以通过Nginx、Zuul、限流框架等方式来实现。
4. 总结
Redis雪崩和穿透是我们在使用Redis时经常遇到的问题，它们可能会导致Redis集群崩溃或者后端服务崩溃，给系统稳定性带来一定的风险。为了避免这些问题，我们可以采用增加实例、引入限流机制、设置缓存有效期随机、缓存空对象、布隆过滤器、请求过滤等方式来提高系统的稳定性和安全性。