一、缓存穿透
key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。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，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
解决方案
一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
解决方案：
（1）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，最长不超过五分钟。
（缺点：不在系统中的key值是无限的，如果均设置key值为空，会造成内存资源的极大浪费，引起性能急剧下降。）
（2）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。
（3）采用布隆过滤器：
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。
（缺点：有一定的误识别率和删除困难）
（4）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
缓存击穿
key对应的数据存在，但在redis中过期，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DB压垮。
key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题。
解决方案
（1）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
（2）实时调整：
现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
（3）使用锁：
3.1 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。
3.2 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
3.3 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；
3.4 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。
缓存雪崩
key对应的数据存在，但在redis中过期，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DB压垮。
缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存，前者则是某一个key
正常访问
缓存失效瞬间
解决方案：
（1）构建多级缓存架构：
nginx缓存 + redis缓存 +其他缓存（ehcache等）
（2）使用锁或队列：
使用锁或消息队列限制对数据库存储系统的访问线程的数量；
（3）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。
（4）将缓存失效时间分散开：
给不同key设置随机或不同的失效时间，使失效时间的分布尽量均匀；