1、缓存穿透

所谓缓存穿透就是非法传输了一个在数据库中不存在的条件，导致查询redis和数据库中都没有，并且有大量的请求进来，就会导致对数据库产生压力，解决这一问题的方法如下：

1、使用空缓存解决

对查询到值是空的，同样在redis中保存空值，并且设置过期时间短些

2、使用布隆过滤器解决

对传入的条件进行合法性校验，如id = -1的直接返回空值，同时可以使用布隆过滤器，流程如下

布隆过滤器介绍

布隆过滤器可能会产生误判断，如下图id3不存在，却经过三次hash每个位上都有值，可以通过布隆过滤器的实现方案中设置误判率，来减少误判

2、缓存击穿

缓存击穿就是，在redis中的某个条件的key-value已到了过期时间，正好这时有大量的请求，导致一时对数据库产生巨大的压力。

解决方案如下：

1、对热点数据，不设置过期时间

思路如下：

缺点数据无法做到强一致性。

2、使用互斥锁（分布式锁）

即有大量线程并发时，只有一个线程获取到锁，其他线程先等待一段时间并重试，当取到锁的线程已经查了数据库并更新到了redis中，其他线程则重试时直接可以重redis获取数据了

3、缓存雪崩

缓存雪崩就是非常多的缓存击穿，即同一时间很多的key-value都过期了（或Redis宕机），导致数据库产生非常大的压力，综合解决方案如下：

1、设置随机的缓存过期时间

2、设置Redis集群提高服务可用性（防止宕机问题）

如哨兵模式或者集群模式

3、业务添加降级限流策略

在nginx或者springcloud gateway中设置限流规则。限流方案可以作为缓存穿透、击穿、雪崩的保底策略。

4、设置热点数据不过期

5、给业务添加多级缓存

可以使用Guava或Caffeine作为一级缓存，使用redis作为二级缓存