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一、缓存雪崩
什么是缓存雪崩呢？
缓存雪崩，是指同一时间段大量的缓存key同时到期(失效)或者Redis服务宕机，导致大量的请求(如果是大型电商平台如某宝、某东，甚至可以说是海量请求)瞬间到达数据库，这会给数据库带来巨大的压力。
下图是正常情况下，请求访问到Redis缓存，Redis收到请求并响应数据给客户端，只有部分在Redis中未做缓存的会到达数据库。
如果大量的缓存key过期，导致请求未命中Redis，大量的请求就会到达数据库，导致数据库压力剧增。
另外一种情况就更糟糕了，Redis宕机了。缓存key过期还只是部分请求，而不是全部的请求到达数据库，而Redis宕机的话，那就是所有的请求瞬间到达数据库。
解决方案：
针对以上两种情况，我们也有相对应的解决方案。
给不同的缓存key的过期时间(TTL)添加随机值
主要是防止在同一时段有大量的key同时失效利用Redis集群提高Redis服务的可用性，即高可用
利用集群，哨兵机制，监控Redis主从的状态，如果发现主服务器宕机，马上选择一个从机作为新的主机，确保Redis能一直对外提供服务，另外主从还能实现数据的同步，确保数据的一致性，保证了Redis服务的高可用。给业务缓存添加降级限流策略
在发生了重大的错误，短时间无法解决，我们就可以提前做好一个容错方案，比如说给服务降级，限制流量，甚至拒绝服务。虽然牺牲了一些服务，但是最终保护了数据库。给业务添加多级缓存
比如浏览器缓存，对页面进行缓存，对JVM添加缓存等等，做一个多层级的缓存。
二、缓存穿透
什么是缓存穿透？
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存就永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
请求的数据不存在，可能数据是瞎编的，也可能是记错了或者打错了，但是这些请求都会一直到达数据库。
如果这时一个很坏很怀的人，故意一直请求不存在的数据，很有可能就会搞垮我们的数据库。那我们该怎么办？
解决方案：
1.缓存空对象
请求的数据在数据库中也不存在时，数据库会把一个空的值缓存到Redis，这样下次请求不存在的数据时，就会直接命中Redis，不会到达数据库
优点：简单粗暴，方便
缺点：
- 造成额外的Redis内存消耗
- 还有可能造成短期的数据不一致
针对缺点，我们也可以有对应的实现来缓解。
可以在缓存空值时给其设置一个TTL，到期自动删除，缓解内存消耗
对于短期的数据不一致问题，我们可以给TTL设置的时间短一点，或者在数据库中的数据更新之后，立马缓存到Redis中
2.布隆过滤
在客户端和Redis之间加一层布隆过滤器，当客户端发送请求时，会先到布隆过滤器进行判断，如果请求的数据不存在，会直接拒绝；如果存在，再放行到Redis
布隆过滤器的实现原理可以看成是Map，存储的是二进制位，是数据库中的数据根据某一种哈希算法得到的哈希值，再将得到的哈希值返回二进制位。
个人理解，如果有偏差，欢迎指正！
优点：
内存占用较少，没有多余的key
缺点：
- 实现复杂
- 存在误判可能
如果布隆过滤器判断该请求的数据不存在，那就是不存在，直接拒绝；如果判断存在，也有可能是误判，请求依然会打到数据库，仍然会有小的穿透风险。
三、缓存击穿
什么是缓存击穿？
缓存击穿问题，也叫热点key问题。缓存雪崩是大量的key过期；而缓存击穿，则是部分key过期。
过期的key是被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的热点key。同样也是会导致无数的访问请求瞬间到达数据库带来巨大压力。
比如，常见的秒杀场景，缓存的秒杀就是热点key，在同一时段有大量用户在访问，并且秒杀的缓存重建起来也比较复制。如果该热点key失效，这些请求都会打到数据库，导致服务器不稳甚至崩溃。
解决方案：
互斥锁
优点：
- 没有额外的内存消耗
- 保证一致性
- 实现简单
缺点：
- 线程需要等待，性能受影响
- 可能会有死锁风险
逻辑过期
优点：线程不需要等待，性能较好
缺点：
- 无法保证一致性
- 有额外的内存消耗
- 实现复杂
