简介
对于Redis缓存来说，使用Redis的缓存，它提升了应用程序的性能和效率，并且缓存在高并发场景中起到了非常重要的作用，如果针对数据的一致性来说，Redis的缓存就是一个非常致命的问题，这种问题有三个。
1、缓存穿透
2、缓存击穿
3、缓存雪崩
那么我们分别对这三种情况进行讲解，并且给出解决方案：
缓存穿透
在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。
解决方案：
1、布隆过滤器
对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。
2、缓存空对象
一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中方一个空对象用于处理后续这个请求。
?注意：
这样做有一个缺陷，存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间，即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
缓存击穿
? 相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应，比如热搜排行上，一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。
解决方案：
1、设置热点数据永不过期
这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间，所以不建议使用。
2、加互斥锁(分布式锁)
在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。
缓存雪崩
缓存雪崩指的是，在同一个时间内，一大批的缓存，集体失效，就好像没有被缓存过一样，这个时候假设说有双十一双十二的这种秒杀活动，恰好在这个时刻缓存是成批成批的失效，那么缓存失效，这些请求也还是直接压上数据库的，如果服务器在没有加锁的情况下，这种流量几乎是瞬间达到一个峰值的，对于一个服务器来说，也是会出现宕机的情况。
解决方案：
1、redis高可用
这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。
2、限流降级
这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
3、数据预热
数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。