Redis缓存穿透和雪崩
redis缓存的使用极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面，但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是一些数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题不好解决。如果对数据的一致性要求很高，那么不能是用缓存。
另外的问题就是缓存穿透，缓存雪崩和缓存击穿。
缓存穿透
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，如发起为id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。
解决方案
1、当数据库也查不到时，可以在缓存中存一个空对象，但这个存在弊端，可能在缓存中会存在大量的值为空的键
2、布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合规则的直接丢弃，从而避免了底层存储系统的查询压力。
缓存击穿
缓存穿透和缓存击穿的区别：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，持续的大并发就击破缓存，直接请求数据库。导致数据库的压力过大，数据库可能因此宕机。
解决方案
1、设置热点数据永不过期
2、加互斥锁：可以利用redis来进行分布式锁（setnx）来保证同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可，这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁上，因此对分布式锁的考验很大。
缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至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、高并发情况下，可以停掉一些次要的服务，保证热点的服务扛过当前的高峰期
2、保证缓存服务高可用，设置redis集群
3、避免缓存集中失效，不同的key设置不同的超时时间