redis缓存穿透、击穿、雪崩
一、缓存穿透
当客户端查询一个数据，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，出于容错考虑，本次查询不写入缓存。当用户很多的时候，缓存都没有命中，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，这时候就出现了缓存穿透。
解决方案：
1、布隆顾虑器（布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中）
首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。
2、设置默认值
当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，时间很短，几分钟。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两个问题：
（1）如果空值能够被缓存起来，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的空值的键；
（2）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。
二、缓存雪崩
缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，例如数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积失效。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
比如一个雪崩的简单过程：
1、redis集群大面积故障
2、缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis
3、redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库
4、mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机
5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。
解决方案：
（1）redis高可用
搭建高可用的redis集群，防止缓存大面积故障。
（2）缓存大面积失效
避免缓存设置相近的有效期；为有效期增加随机值；统一规划有效期，失效时间均匀分布。
三、缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，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，这里的key是某一个key（缓存雪崩是指多个key）。
解决方案：
1、使用分布式缓存支持的互斥锁(mutex key)，去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存，也就是load DB 只会一个线程处理；（缺点：代码复杂度增大、存在死锁的风险、存在线程池阻塞的风险)
3、设置热点数据永不过期；
