缓存穿透(找不到)
概念
在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。
解决办法
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缓存空值：当请求的数据不存在 Redis 也不存在数据库的时候，设置一个缺省值(比如：None)。当后续再次进行查询则直接返回空值或者缺省值。
这样做有一个缺陷：存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间
即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。 -
布隆过滤器：在数据写入redis数据库的同时将这个 ID 同步到到布隆过滤器中（放到一个Hash表中，方便快速找到），当请求的 id 不存在布隆过滤器中则说明该请求查询的数据一定没有在redis缓存中保存，就不要去数据库查询了。
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缓存击穿（单点访问量太大，缓存击穿）
概念
缓存击穿的意思是，当一个存在的key，它正常存在时被高频访问没关系。但是在它的缓存过期的那一时刻，很多请求来访问就会击穿缓存访问到数据库，造成数据库顿时压力增加。只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应。
例如：微博热搜榜的某个热搜的缓存突然失效了，它就会造成缓存击穿。
解决方案
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设置热点数据永不过期
这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。 -
加互斥锁(分布式锁)
在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。
缓存雪崩
概念
导致在缓存在同一时刻全部失效，所有的请求都到数据库中访问，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩。
出现该状况有两个原因：
- 大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效
- Redis 故障宕机，缓存系统异常。
解决方案
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过期时间添加随机值（解决缓存在同一时刻全部失效）
要避免给大量的数据设置一样的过期时间，过期时间 = baes 时间+ 随机时间(较小的随机数，比如随机增加 1~5 分钟)。
这样一来，就不会导致同一时刻热点数据全部失效，同时过期时间差别也不会太大，既保证了相近时间失效，又能满足业务需求。 -
接口限流
限流，就是指，我们在业务系统的请求入口前端控制每秒进入系统的请求数，避免过多的请求被发送到数据库。
当访问的不是核心数据的时候，在查询的方法上加上接口限流保护。比如设置 10000 req/s。
如果访问的是核心数据接口，缓存不存在允许从数据库中查询并设置到缓存中。
这样的话，只有部分请求会发送到数据库，减少了压力。
- redis高可用（解决宕机）
这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群
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