缓存雪崩
缓存雪崩是指在某个时间点，大量的缓存数据同时失效或过期，导致大量的请求直接打到数据库或后端系统，从而造成数据库负载激增，甚至导致数据库宕机或系统崩溃的现象。
- 合理设置缓存的过期时间：将缓存的过期时间分散设置，避免大量缓存在同一时间过期。可以使用随机时间，或者将过期时间分布在一个时间段内。
- 实现缓存数据的自动刷新：确保热点数据在即将过期时能够自动刷新，避免数据大规模失效。
- 多级缓存：使用多级缓存，将热点数据缓存在多个层次，例如内存缓存、分布式缓存，以减轻缓存层的负担。
- 限流和熔断：实施请求限流和服务熔断，避免大量请求同时打到后端系统。
- 监控和报警：建立监控系统，实时监测缓存和后端系统的状态，及时发现问题并采取措施。
缓存穿透
缓存和数据库中都没有的数据，可用户还是源源不断的发起请求，导致每次请求都会到数据库，从而压垮数据库。比如客户查询一个根本不存在的东西，首先从Redis中查不到，然后会去数据库中查询，数据库中也查询不到，那么就不会将数据放入到缓存中，后面如果还有类似源源不断的请求，最后都会压到数据库来处理，从而给数据库造成巨大的压力。
- 业务层校验：用户发过来的请求，根据请求参数进行校验，对于明显错误的参数，直接拦截返回。
- 不存在数据设置短过期时间：对于某个查询为空的数据，可以将这个空结果进行Redis缓存，但是设置很短的过期时间，比如30s，可以根据实际业务设定。注意一定不要影响正常业务。
- 布隆过滤器：可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中，用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截，一定不存在的数据就直接拦截返回了，从而避免下一步对数据库的压力。
缓存击穿
Redis中一个热点key在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。
- 设置热点数据永不过期：对于某个需要频繁获取的信息，缓存在Redis中，并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴，对于某些业务场景是不适合的。
- 定时更新：比如这个热点数据的过期时间是1h，那么每到59minutes时，通过定时任务去更新这个热点key，并重新设置其过期时间。
- 互斥锁：这是解决缓存穿透比较常用的方法。互斥锁简单来说就是在Redis中根据key获得的value值为空时，先锁上，然后从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程也在请求该key时，发现获取锁失败，则睡眠一段时间（比如100ms）后重试。