缓存击穿 首先我们来看下请求是如何取到数据的：当接收到用户请求，首先先尝试从Redis缓存中获取到数据，如果缓存中能取到数据则直接返回结果，当缓存中不存在数据时从DB获取数据，如果数据库成功取到数据，则更新Redis，然后返回数据 定义： 高并发的情况下，某个热门key突然过期，导致大量请求在Redis未找到缓存数据，进而全部去访问DB请求数据，引起DB压力瞬间增大。
解决方案： 缓存击穿的情况下一般不容易造成DB的宕机，只是会造成对DB的周期性压力。 对缓存击穿的解决方案一般可以这样： Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。但是这种方案可能会导致有些请求会拿到过期的值，就得看业务能否可以接受
如果要求数据必须是新数据，则最好的方案则为热点数据设置为永不过期，然后加一个互斥锁保证缓存的单线程写。
缓存穿透 定义： 缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意传id为-1去查询，由于缓存是不命中则从DB中获取数据，这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB，造成缓存穿透。
解决方案： 利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试
采用异步更新策略，无论key是否取到值，都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前，先加载缓存)操作。
提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出，请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法，则直接返回。
如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒。
缓存雪崩 定义： 缓存中如果大量缓存在一段时间内集中过期了，这时候会发生大量的缓存击穿现象，所有的求都落在了DB上，由于查询数据量巨大，引起DB压力过大甚至导致DB宕机。
解决方案： 给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。如果Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题
使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
设置热点数据永远不过期。
双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点： 1. 从缓存A读数据库，有则直接返回 2. A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。 3. 更新线程同时更新缓存A和缓存B。
