1.缓存穿透
描述：查询数据在redis不存在，请求打到数据库
解决方法：
缓存空值
当出现Redis查不到数据，数据库也查不到数据的情况，我们就把这个key保存到Redis中，设置value="null"，并设置其过期时间极短，后面再出现查询这个key的请求的时候，直接返回null，就不需要再查询数据库了。但这种处理方式是有问题的，假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的，那存进Redis也没有意义。
使用布隆过滤器。
如果布隆过滤器判定某个 key 不存在布隆过滤器中，那么就一定不存在，如果判定某个 key 存在，那么很大可能是存在(存在一定的误判率)。于是我们可以在缓存之前再加一个布隆过滤器，将数据库中的所有key都存储在布隆过滤器中，在查询Redis前先去布隆过滤器查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，不让其访问数据库，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
2.缓存击穿
描述：缓存过期，伴随大量对该 key 的请求
1）互斥锁
比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。这种方式会阻塞其他的线程，此时系统的吞吐量会下降
2）热点数据永不过期
物理不过期，针对热点key不设置过期时间
逻辑不过期，把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建
3）熔断降级
3.缓存雪崩
描述:同一时间大批量的 key 过期
解决方法：
1）热点数据不过期
2）随机分散过期时间
4.缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请 求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
2、数据量不大，可以在项目启动的时候 自动进行加载；
3、定时刷新缓存；
5.缓存更新
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们 还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，
常见的策略有两种：
（1）定时去清理过期的 缓存；
（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系 统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第 二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家 可以根据自己的应用场景来权衡。
6.缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流 程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自 动降级，也可以配置开关实现人工降级。 降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而 且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
以参考日志级别设置预案：
（1）一般：比如 有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
（2）警告：有些服务在一 段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
（3）错 误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大 阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
（4）严重错误：比如因为特殊原因数据错误 了，此时需要紧急人工降级。
