1. 缓存穿透

要查询的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。

解决方式：

1.布隆过滤器。原理就是对库里所有的数据通过同一组hash算法散列到一个bitmap0里，对于一个新元素，它经过该组hash算法之后的得到的bitmap1中，如果有一个bitmap0对应位是0的位为1，那么该元素一定不存在数据库里。所以当布隆过滤器判断出该元素不在数据库里的时候是不会误判的，然而它不能确定该元素是否真的在库里。

2.将查出来是null的结果Key也缓存到redis里，设置一个较短的过期时间。

2. 缓存击穿

某一个key的缓存过期时，大量对数据库的访问对数据库会造成很大的压力。

解决方式：

采用锁（java内置锁或分布式锁）的方式进行同步。
先从redis里拿数据，如果有数据直接返回，如果没有，加锁。如果拿到锁，到库里拿数据塞到redis里然后解锁。如果没拿到锁，等待一小段时间后再次重复上述步骤。

3. 缓存雪崩

当多个redis key都失效，例如redis重启或者大量缓存在同一时间失效时，大量的访问也会对数据库造成很大压力。区别于缓存击穿的就是雪崩是很多个key失效，击穿是1个key失效。

解决方法：

1. 加锁限制数据库的并发量，但是会影响效率。
2. 为key设置不同的缓存失效时间
3. 设置缓存过期标志，缓存快过期时去刷新缓存

参考原文
REDIS缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩原因+解决方案