总介：缓存穿透（查不到）、缓存击穿（量太大，缓存过期）、缓存雪崩
1.缓存穿透
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀！），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
解决方式：
（1）缓存空对象
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
但是这种方法会存在俩个问题：
- 如果空置能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多空值的键；
- 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响；
（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，不符合则丢弃，从而避免对底层存储系统的查询压力；
2.缓存击穿（量太大，缓存过期）
缓存击穿和缓存穿透的区别，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，就想在一个屏障上凿开一个洞。
当某个可以在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且会写缓存，会导致数据库瞬间压力过大
解决方案：
（1）设置热点数据永不过期
从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题；
（2）加互斥锁
分布式锁：使用分布式锁，保证对于每一个key同时只有一个线程去查询后端服务，其它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，因此对分布式的考验很大。
3.缓存雪崩
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效，Redis宕机。
产生雪崩的原因之一，比如在双十一，抢购商品时间比较集中，假设对这些商品进行缓存一小时，一小时之后，这批商品的缓存过期，而对这批商品的访问查询都落到了数据库中，那么对于数据库而言，机会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。
解决方案：
（1）redis高可用
这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那就多设几台redis，这样一台挂掉后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。（异地多活）
（2）限流降级
这个解决方案的思想是，在缓存过期失效后，通过加锁或者队列来控制数据库写缓存的线程数量，比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其它线程等待；
（3）数据预热
数据预热的含义就是在正式部署之前，把可能高频的数据预先先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
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