1.缓存击穿
缓存击穿是指热点key失效之后，所有请求都访问到数据库，对数据库造成较大压力。
解决方案：
1.加锁，获取到锁的线程去更新缓存；如果是集群部署，则需要使用分布式锁。问题：没获取到锁的其他线程走什么逻辑呢？如果是等待获取锁，那么同一时刻所有线程串行获取锁，后获取到锁的线程等待时间较长。如果直接返回获取不到，要根据具体情况考虑是否能够接受。
2.热点key缓存设置永不失效，更新采用异步更新的方式。具体实现可以是启动一个单独线程去定时判断缓存是否失效，失效时进行缓存更新。 存在更新不及时的情况，不能保证缓存和数据库的一致性。
2.缓存穿透
缓存穿透是指大量查询数据库中不存在的数据，这些数据不存在于数据库，也没有被缓存。所以每次请求都被打到数据上，造成数据库压力增大。
解决方案：
1.缓存空值，设置较短过期时间。
既然查询出来的是null，那么直接缓存好了。这样之后的查询就走缓存了。但是要注意一个问题是，后面对应的数据可能又被创建了，而数据创建时一般是不会直接写到缓存的（一般在数据第一次读取时写入缓存、数据被更新时删除缓存）。所以这里缓存的空值感知不到数据库变化，就会造成缓存和数据库不一致问题。为了减少这个问题，可以设置一个较短的过期时间。相当于定时去数据库里读取一次。
缺点：数据短时间不一致
优点：容易实现
2.布隆过滤器。
使用布隆过滤器存储所有合法的值。访问数据库前先过一遍布隆过滤器，存在的数据才去访问数据库。注：布隆过滤器特点是返回true说明key可能存在，返回false说明key一定不存在。这样就可以把一定不存在的key过滤掉了。
缺点：需要多一次布隆过滤器的访问，需要权衡访问量等
优点：避免了数据不一致
实际使用的一个case:记一次线上接口调用量过大报警问题处理
3.缓存雪崩
缓存雪崩是指大量key在同一时间过期，导致同时访问数据库，造成数据库压力过大，进而带来系统崩溃等风险。
解决方案：
1.给过期时间加减一个随机数，避免同一个时刻过期。
