1、缓存雪崩：缓存中大面积的key同时失效，查询请求都打到数据库中；
2、缓存穿透：查询的数据在缓存中不存在时，到数据库中查询。可能是无效数据，在数据库中也不存在；
3、缓存击穿：类似与雪崩，击穿是单个热点key失效，导致请求直接打到数据库中；
4、数据一致性：缓存和数据库中的数据不一致；
1、缓存雪崩
解决办法：
- 确保不会存在大量key过期时间相同的情况，例如给key的过期时间增加一个随机数；
- 热点数据可以设置不过期，有更新时直接更新缓存；
- 集群环境中，热点数据分散部署；
2、缓存穿透
解决办法：
- 增加用户鉴权，过滤非法用户的请求；
- 参数校验，避免请求无效数据；
- Redis高级用法，布隆过滤器（Bloom Filter）：原理：利用高效的数据结构和算法快速判断查询的key是否在数据库中存在；
3、缓存击穿
解决办法：
- 热点数据设置不过期；
- 查库操作增加互斥锁；
4、数据一致性
解决办法：
- 缓存无法保证缓存和DB中数据的强一致性，只能降低不一致的概率；
- 如果要求强一致性，就不要使用缓存
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