缓存穿透

解决方案 ：布隆过滤器

假设缓存没有命中，将空值也缓存起来

 但是这两个方法仍会存在问题

缓存击穿

解决方案

设置热点数据用不过期

加互斥锁

加锁后会导致有一些人（小部分）能看到数据，有些人（大部分）感觉很卡顿，看不到，但总比数据库挂了好。

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每一个key同时只有一个线程去查看后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可，这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大

缓存雪崩

缓存雪崩是指，在某一时间段，缓存集中过期失效，redis宕机

产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的经存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有正在联网识别并翻译达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。 

Redis高可用

这个思想的含义就是，既然reids有可能挂掉，那就多增设几台redis，这样一旦一台挂掉之后，其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群（异地多活）

限流降级

这个解决方案思想是，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。比如对某一个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

数据预热数据加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,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。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。