缓存穿透
缓存穿透是指查询一个缓存和数据库中都没有的数据，由于大部分缓存策略是被动加载的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。用户不断发起请求，在流量大时，就可能对DB形成巨大的压力，利用不存在的key频繁攻击应用也是很大的问题。
解决方案：
1.缓存和数据库中都不存在的数据，可以将此key对应的value设置为一个默认的值，比如“NULL”，并设置一个缓存的失效时间，这时在缓存失效之前，所有通过此key的访问都被缓存挡住了。后面如果此key对应的数据在DB中存在时，缓存失效之后，通过此key再去访问数据，就能拿到新的value了。
2.接口层增加校验，比如用户鉴权校验，id根据数据场景做基础校验，id<=0的直接拦截。
3.布隆过滤器
关于布隆过滤器，后面会详细介绍。布隆过滤器是一种数据结构，利用极小的内存，可以判断大量的数据“一定不存在或者可能存在”。
对于缓存穿透，我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。
缓存击穿
缓存击穿是指缓存中的一个热点Key(比如一个秒杀商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点访问量剧增，对这个Key有大量的并发请求过来，请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设回缓存，但就在缓存中的数据还没有完全从DB中加载过来的这个时间段期间，并发瞬间造成大量请求直接击穿到DB，对DB形成巨大压力。缓存击穿，又叫热点key问题，是这三个问题中最经典的一个问题。
解决方案：
1.设置热点数据永不过期
对于某个需要频繁获取的信息，缓存在Redis中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。
2.定时更新
比如这个热点数据的过期时间是1h，那么每到59minutes时，通过定时任务去更新这个热点key，并重新设置其过期时间。
3.互斥锁
这是解决缓存击穿比较常用的方法。
互斥锁简单来说就是在Redis中根据key获得的value值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该key时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间（比如100ms）后重试。
缓存雪崩
缓存雪崩，是指缓存中设置了大批量相同过期时间的数据同时过期失效，而在这一刻访问量剧增，缓存近乎失效，所有请求全部转向DB，DB瞬时压力过重雪崩，甚至down机。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：
1.设置有效期均匀分布
避免缓存设置相近的有效期，我们可以在设置有效期时增加随机值,或者统一规划有效期，使得过期时间均匀分布。
2.数据预热
对于即将来临的大量请求，我们可以提前走一遍系统，将数据提前缓存在Redis中，并设置不同的过期时间。
3.保证Redis服务高可用
前面我们介绍过Redis的哨兵模式和集群模式，为防止Redis集群单节点故障，可以通过这两种模式实现高可用。
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