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缓存问题之缓存击穿
击穿解释：
击穿：高并发量的同时key失效，导致请求直接到达数据库；
解决方法：
缓存问题之缓存穿透
穿透解释：
穿透： 很多请求都在访问数据库一定不存在的数据，造成请求将缓存和数据库都穿透的情况。
解决方法：
缓存问题之缓存雪崩
雪崩解释：
解决方法：
缓存问题之缓存击穿
击穿解释：
击穿：高并发量的同时key失效，导致请求直接到达数据库；
击穿的意思是一些高并发的数据访问集中到了一个Redis的Key上，但是刚好这个Key的存活时间到期了，然后大量的访问量直接访问数据库，这就是击穿。这样的访问量可能就会导致数据库的崩盘（例如双十一等大量访问数据场景）
解决方法：
①限流 限流：请求redis之前做流量削峰②设置锁1.获取 Redis 锁，如果没有获取到，则回到任务队列继续排队 2.获取到锁，从数据库拉取数据并放入缓存中③.释放锁，其他请求从缓存中拿到数据
缓存问题之缓存穿透
穿透解释：
穿透： 很多请求都在访问数据库一定不存在的数据，造成请求将缓存和数据库都穿透的情况。
穿透的意思是如果查询访问的数据在数据库中和缓存中是不存在的，例如查找id为-1的数据访问量有1000次，但是数据库和缓存中一般都不会存在id为负数的情况所以。访问量又会直接打击到数据库导致数据库崩盘
（一些恶意攻击就会这样干）
解决方法：
规则排除可以增加一些参数检验。例如数据库数据 id 一般都是递增的，如果请求 id = -10 这种参数，势必绕过Redis。避免这种情况，可以对用户真实性检验等操作。null值填充当缓存穿透时，redis存入一个类似null的值，下次访问则直接缓存返回空，当数据库中存在该数据的值则需要把redis存在的null值清除并载入新值，此方案不能解决频繁随机不规则的key请求。限流
缓存问题之缓存雪崩
雪崩解释：
雪崩的意思有点类似于击穿，但是雪崩是多个key值同时失效导致大量数据全部访问数据库，导致数据库很难不崩盘。这对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。
解决方法：
①限流②设置不同key值的失效时间不同给不同的热点key设置不同的缓存策略将缓存的数据设置不同的失效时间，这样就可以避免缓存中的数据在某一时间集中失效；对于一些热门数据而言可以将缓存的时间设置的长一些；对于一些冷们数据就可以将它的缓存时间设置的短一些；对于有一些特别热门的数据甚至可以设置为永不过期。
