缓存穿透（redis数据不存在，访问数据库）
概念
在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存（Redis）中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景），缓存没有命中的话，就会将请求全部转移到数据库上，造成数据库的压力剧增，就有可能导致数据库的崩溃。
网络安全中的也有人恶意使用这种手段进行攻击称为洪水攻击。
解决方案
布隆过滤器
对所有可能查询的参数以 hash 的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截，检验不通过则直接打回，减轻了存储系统的压力
缓存空对象（查询不到）
一次查询若在缓存与数据库中都没有查询到，就在缓存中放一个空对象用于处理后续这个请求
这样做有一个缺陷：储存空对象也需要空间，大量空对象会消耗一定的空间，储存效率并不高。解决这个缺陷的方式就是 设置较短的过期时间。即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和储存层的数据会有一段时间的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
缓存击穿（单点量太大，缓存过期）
概念
相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在 key ，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到 DB ，造成瞬时的 DB 请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个 key 的缓存不可用而导致的击穿，但是其他的 key 仍然可以使用缓存响应。
比如热搜排行榜，一个热点新闻同时被大量访问就可能导致缓存击穿。
解决方案
设置热点数据永不过期
这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候，也会清理部分书，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用大量空间
加互斥锁（分布式锁）
在访问 key 之前，采用 setnx （set if not exists）来设置另一个短期 key 来锁住当前 key 的访问，访问结束再删除改短期 key 。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。
缓存雪崩
概念
大量的 key 设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻的 key 全部消失，造成瞬时 DB 请求量大、压力骤增、引起雪崩。
解决方案
redis高可用
这个思想的含义是：既然 redis 有可能挂掉，那就多增加几台 redis , 这样一台挂掉之后其他还可以继续工作，其实就是搭建集群
限流降级
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待
数据预热
数据预热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部门可能大量访问的数据就会加载到内存中。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。