缓存穿透
如果在请求数据时，在缓存层和数据库层都没有找到符合条件的数据，也就是说，在缓存层和数据库层都没有命中数据，那么，这种情况就叫作缓存穿透
如何解决缓存穿透问题？
既然我们知道了造成缓存穿透的主要原因就是缓存中不存在相应的数据，直接到数据库查询，数据库返回空结果，缓存中不存储空结果。
那我们就自然而然的想到了解决方案：就是把空对象缓存起来。当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间，这样，就能够在一定程度上保障后端数据库的安全。
缓存击穿
如果我们为缓存中的大部分数据设置了相同的过期时间，则到了某一时刻，缓存中的数据就会批量过期。造成缓存击穿的主要原因就是：我们为缓存中的数据设置了过期时间。如果在某个时刻从数据库获取了大量的数据，并设置了相同的过期时间，这些缓存的数据就会在同一时刻失效，造成缓存击穿问题。
如何解决缓存击穿问题？
对于比较热点的数据，我们可以在缓存中设置这些数据永不过期；也可以在访问数据的时候，在缓存中更新这些数据的过期时间；如果是批量入库的缓存项，我们可以为这些缓存项分配比较合理的过期时间，避免同一时刻失效。
缓存雪崩
如果缓存系统出现故障，所有的并发流量就会直接到达数据库。
如果在某一时刻缓存集中失效，或者缓存系统出现故障，所有的并发流量就会直接到达数据库。数据存储层的调用量就会暴增，用不了多长时间，数据库就会被大流量压垮，这种级联式的服务故障，就叫作缓存雪崩。
如何解决缓存雪崩问题？
解决缓存雪崩问题最常用的一种方案就是保证 Redis 的高可用，将 Redis 缓存部署成高可用集群（必要时候做成异地多活），可以有效的防止缓存雪崩问题的发生。
为了缓解大并发流量，我们也可以使用限流降级的方式防止缓存雪崩。例如，在缓存失效后，通过加锁或者使用队列来控制读数据库写缓存的线程数量。具体点就是设置某些 Key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。则能够有效的缓解大并发流量对数据库打来的巨大冲击。
另外，我们也可以通过数据预热的方式将可能大量访问的数据加载到缓存，在即将发生大并发访问的时候，提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效。