缓存雪崩：

同一时间redis中的key大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样，所有请求都落到了数据库上。
解决方案：
1.设置缓存的失效时间加一个随机值。

setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；

2.设置缓存永不过期，比如电商的首页，需要改动的时候再去改动value值就行。

缓存穿透：

是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，我们数据库的 id 都是1开始自增上去的，如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大，严重会击垮数据库。
解决方案：
1.对参数在后台进行判断限制，比如id<0的直接拦截，再比如分页查询，一口气查Integer.MAX_VALUE，肯定会导致方法执行速度变慢。
2.对没有查到的数据也放在redis中，不过value为null，这样以后的请求就会落到redis了
3.redis中的布隆过滤器
4.用nginx对单个ip访问超出阈值的都拉黑。

缓存击穿：

这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库。
解决方案：
1.设置热点数据永远不过期。
2.对查询的sql加上互斥锁，那一次就只有一个查询请求，其他一样的请求都会阻塞，查完之后也到了redis中，不会有其他过期后被击穿的问题了。
3.对查询加上一个分布式锁（可以由redis、zookeeper等实现），redis的话实现需要lua来保证查询和释放锁的原子性。
4.分级缓存，采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式，L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长。 请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。