缓存穿透
缓存穿透就是指查询一个数据时，缓存层和持久层都不会找到，在日常工作中出入容错的考虑，如果从持久层查不到数据则不会写入到Redis缓存层中，缓存击穿将导致不存在的数据每次请求都要到持久层区查询，失去了缓存层的保护意义。
缓存穿透的问题：
可能会使后端储存负载加大，由于很多后端持久层不具备高并发，甚至可能造成后端储存的一个宕机，通常可以在程序中统计总调用数，缓存层命中数，如果同一个key的缓存命中较低，可以就是出现缓存穿透的的问题，
解决方案：
1，缓存空对象：
缓存空对象：是值在持久层中没有命中的情况下，对key进行set（key，null）
2，布隆过滤拦截器
实际上是一个很长的二进程向量和一系列随机映射函数。可以用于检索一个元素是否在一个集合中， 它的优点是在空间效率和查询时间都远远超过一般的算法， 它的缺点是有一定的误识和删除困难。
缓存雪崩
由于缓存层承载大量请求，有效的保护持久层，但是如果缓存层宕机掉，大量请求直接到达储存层，储存层压力过大导致系统雪崩。
解决方案：
- 可以把缓存层设计成高可用的，即使个别节点，个别机器，甚至是机房宕机，依然可以提供服务，利用sentinel或cluster实现。
- 采用多级缓存，本地进程作为一级缓存，redis作为二级缓存，不同级别的缓存设置的超时时间不同，即使某级缓存过期了，也有其它级别缓存兜底。
- 缓存的过期时间随机值，尽量让不同的key的过期时间不同。
缓存击穿
某个热点kay，在不停的扛着高并发，当这个热点key在失效的一瞬间，持续的高并发的访问就会击破缓存直接访问数据库，导致数据库宕机。
解压方案：
- 设置热点数据“永不过期”
- 加上互斥锁：上面的现象是多个线程同时查询数据库的这条数据，那么我们就一个第一时间查询数据的请求上使用一个互斥锁，来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等到一个线程下查询到数据，然后将数据放到redis缓存中缓存起来，后面的线程进来后发现有缓存了，就直接走缓存流程。
最后总结
- 雪崩：大面积的key缓存失效。
- 穿透：redis里面不存在这个缓存key。
- 击穿：redis的某一个热点key突然失效了，最终的受害者为数据库。
