一：缓存穿透
是什么？
key对应的数据在数据源和缓存中都不存在，每次针对此key的请求从缓存中获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮服务器。
什么原因？
比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若有心之人利用这一点进行攻击可能压垮数据库。
怎么办？
对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短。
设置可访问的名单（白名单）：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmap里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问，每次都需要进行一次比较，是会对性能有一定的影响的。
采用布隆过滤器：(布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。)将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmaps拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务
二：缓存击穿
是什么？
key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端服务器压垮。
什么原因？
某“热点”的数据到时过期。这个时候又有大量请求访问这个key，此时因为redis中没有这个key就会去访问数据库，这时候就需要考虑一下：缓存被“击穿”的问题。
怎么办？
预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
使用锁（凡是锁基本都会影响性能）：
- 就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db。
- 先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX）去set一个mutex key
- 当操作返回成功时，再进行load db的操作，并回设缓存,最后删除mutex key；
- 当操作返回失败，证明有线程在load db，当前线程睡眠一段时间再重试整个get缓存的方法。
三：缓存雪崩
是什么？
key对应的数据存在，但是过期了，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端数据库加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端服务器压垮。
什么原因？
大多数key是同时加载的，又设置了相同的过期时间，在某个时间点会有大量key同时过期造成雪崩。
缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里是很多key过期，前者则是某一个热点key
怎么办？?
构建多级缓存架构：nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）
使用锁或队列（之前说过的，锁和消息队列都一样，对性能会多多少少有一些影响）：用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况
设置过期标志更新缓存：记录缓存数据是否过期（设置提前量），如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。
将缓存失效时间分散开：比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
四：分布式----解了别人的锁
是什么？
做了分布式，单线程的锁就会失效，所以锁也需要是分布式的锁
为保证不会发生死锁，即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁（加自动解锁时间）。此时就会发生解错锁的问题。
什么原因？
例：当A线程加锁后在方法中因为某些原因阻塞、沉睡了，时间到后自动解锁。B线程获得锁后执行方法，但此时A线程苏醒继续执行并执行了解锁，此时锁不在A手中所以A解的是B的锁。C线程就会拿到锁造成混乱，同步失效。
怎么办？
设置UUID：在上锁时增加UUID,释放锁时比较UUID以防止误删
五：Redis集群----脑裂
是什么？
于分布式场景中由于某些原因master与slave之间失去通信，哨兵无法检测到原master就会将slave提升为master，但原master并没有死亡依旧在执行写操作，新master也在执行写操作出现两个“脑”的问题。
危害：原master恢复连接后，哨兵会将其将为slave，根据主从复制原则，降级后新slave会进行一次全量复制，那么新slave在失联期间所有接收的数据和原来没有同步的数据就会全部丢失。
什么原因？
通常是因为master与slave不在同一个网络分区中,导致master失去通信但没有关闭
怎么办？
修改配置：在配置文件中有以下两个属性
Min-slaves-to-write-->?master的最少slave数量
Min-slaves-max-lag-->slave连接master的最大延迟
设置两个参数后,如果发生脑裂原master将不再接受数据,有新master接收数据,数据就可以保持一致,该方法只能减少数据损失,不能完全抵消影响
