緩存雪崩#
緩存雪崩：當大量緩存數據在同一時間過期（失效）或者 Redis 故障宕機時，如果此時有大量的用戶請求，無法在 Redis 中處理，那麼這些請求將會直接訪問數據庫，從而導致數據庫壓力驟增，嚴重的話會導致數據庫崩潰宕機，進而導致整個系統崩潰。
解決方案：
- 避免為大量的數據設置成同一過期時間，我們可以在設置過期時間時添加一個隨機數，這樣就可以保證數據不會在同一時間過期了。
- 互斥鎖，如果發現訪問的數據不在 Redis 裡，就加個互斥鎖，保證同一時間內只有一個請求來構建緩存（從數據庫讀取數據，再將數據更新到 Redis），當緩存構建完成後，再釋放鎖。未能獲取到互斥鎖的請求，要麼等待鎖釋放後，重新讀取緩存，要麼直接返回空值或者默認值。實現互斥鎖時，要設置超時時間，不然某個請求拿到鎖後，如果請求發生意外情況而一直阻塞，一直不釋放鎖，這時其他請求不能拿到鎖，整個系統就會出現無響應的現象。
- 後台更新緩存，業務線程不再負責更新緩存，緩存不必設置有效期，讓緩存 “永久有效”，並將更新緩存的工作交由後台線程定時更新。
緩存擊穿#
緩存擊穿：如果緩存中的某些熱點數據過期了，此時大量的請求訪問這些熱點數據，就無法從緩存中讀取，進而直接訪問數據庫，導致數據庫被高並發請求沖垮。
解決方案：
- 互斥鎖，保證同一時間內只有一個線程更新緩存，未能獲取到互斥鎖的請求，要麼等待鎖釋放，要麼直接返回空值或默認值。
- 不給熱點數據設置過期時間，由後台異步更新緩存，或者在熱點數據要過期前，提前通知後台線程更新緩存並重新設置過期時間。
緩存穿透#
緩存穿透：當用戶訪問的數據，既不在緩存中，也不在數據庫中，導致請求在訪問緩存時失效，再去訪問數據庫，發現數據庫中也沒有這些數據，沒辦法構建緩存為後續的請求服務。當有大量這樣的請求時，數據庫的壓力會驟增，進而導致數據庫崩潰。
解決方案：
- 非法請求判斷：在請求入口處加入請求參數校驗，檢查參數是否合理有效，如果是非法參數，直接返回錯誤，避免進一步訪問緩存和數據庫。
- 緩存空值或默認值，針對某些要查詢的數據，在緩存中設置一個空值或默認值，這樣後續的請求可以直接從緩存中讀取到空值或者默認值，返回給應用程序，而不會進一步查詢數據庫。
- 布隆過濾器：當用戶請求到來時，可以通過查詢布隆過濾器來快速判斷數據是否存在，如果不存在，就不用再查詢數據庫了，這樣就能保證數據庫正常運行。