一，缓存穿透
原因：一个请求来访问某个数据，发现缓存中没有，直接去DB中访问。此种情况就是穿透。(正常情况下缓存跟数据库中数据都是存在，异常情况下会导致)
方法：
1.添加参数校验，校验传递的值是否合法，再决定是否处理该请求。
2.设置缓存空值，为访问的key缓存中设置对应的nil值，这样当访问过来的发现key的value是空值值，就直接返回nil了。并设置过期时间。
3，布隆过滤器，就是利用高效的数据结构，在请求跟缓存之间设置一个布隆过滤器，请求来的时候，直接判断当前的key是否存在DB中。也能很好防止发生缓存穿透。不存在直接返回，存在的话，直接访问数据库，在刷新缓存即可。
二，缓存雪崩
原因：因大量的数据在同一时间内因为过期失效了，与此同时大量的请求到来，发现缓存中没有数据，都奔向DB，结果导致DB承受不了大规模的请求处理导致服务崩溃。(当然还有可能是缓存宕机)
方法：按照具体的实际情况来解决处理。
a，缓存宕机导致，那么就采用集群模式，并设置主从 + 哨兵模式，确保容灾的发生能及时供给提供服务。另外再开启持久化，宕机服务重启之后重新将数据加载出来。
b，数据过期导致，那么就采用在设置数据过期时间每个key添加随机数，确保不会再某一时间，大量的key同时失效。在这针对热数据，可以设置永不过期处理,有更新进行更新处理就可。
c.如果事先没考虑到雪崩问题,但是已经发生了。
处理方法：可采取限流 + 本地缓存进行补救，但是还得看具体情况具体对待。
三，缓存击穿
原因：因某个数据过期了，刚好此时大量请求都请求到DB上情况导致。
该种情景跟雪崩有点类似。但是也有差异，雪崩是大面积缓存失效导致。穿透是一个热key在不停的被访问(刚好失效)。就会造成某一时候数据库的压力过大。
方法：
a.可以根据具体情况设置热数据不过期，定期刷新数据即可。
b，访问数据库加锁，第一个请求访问加锁，其余来访问，会被阻塞，一直到锁被释放，当后面的请求访问时，发现已经有缓存了，（因为前面访问过DB会将数据刷新到缓存中）就直接访问缓存了。但是该方法会导致性能，从而降低了吞吐量。所有要结合业务场景思考权衡利弊来做处理。
