雪崩:比如现在redis的失效时间都是12小时，每天0点，12点刷新。某一天公司0点有个秒杀活动，假设当时一秒有1.1W个请求，本来缓存一秒可以抗住1W个请求，但是缓存当时所有的key都失效了，1.1W个请求都落在了数据库上，数据库肯定扛不住，可能DBA还没反应过来数据库就已经挂掉了。同一时间redis大面积失效就跟没有一样，需要使用redis来做缓存的数量级别请求落在数据库是致命的，如果挂掉的是一个用户服务的库，所有依赖这个库的接口都会报错。一旦发生雪崩了重起也是没有用的，因为重启之后redis还是没有缓存，此时还是相同级别的请求落在数据库。
解决方法： 多级缓存（请求先从2级缓存里取，2级缓存没有就去1级缓存取，1级缓存再没有再访问数据库，1，2级缓存过期时间不一致）/缓存过期时间随机（不要在有大量请求的时候缓存失效）
穿透:请求的数据在缓存和数据库里都没有，比如请求id为-1或特别大的数字，如果不对参数做校验，数据库id都是大于0的，只要攻击者一直使用小于0的id请求，每次都能绕开缓存打到数据库，数据库也查不到，高并发情况下数据库容易挂掉
解决方法：参数做基础校验（比如id<=0直接return）/redis的布隆过滤器（Redis自带的，使用高效的数据结构和算法判断key在数据库是否存在，不存在直接return）
击穿:击穿和雪崩有点类似，缓存雪崩是大面积缓存失效打挂了数据库，击穿是缓存里某个key非常热点，不停的扛着高并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key失效的瞬间，持续的大并发就击破缓存直接请求数据库，就像一块完好无损的冰上凿开了一个洞（比如某个上新商品用户会不停的访问该商品，该商品就是一个热点）
解决方法：设置热点数据永不过期/加互斥锁（该热点缓存即将过期前的时间使用互斥锁锁住，其他线程进入就绪队列等待该线程释放锁，查询完毕新数据放入redis之后再放开锁，其他线程此时进行直接走缓存）