缓存穿透：
? ? ? ?访问一个缓存和数据库都不存在的key，此时会直接打到数据库上，并且查询不到数据，没办法根据查询结果写入缓存，所以下一次请求过来还是直接访问到数据库，并且缓存也起不到作用了，每次请求都会走到数据库，流量大的话数据库可能就会挂掉。
解决方案：
1、接口校验：用户鉴权信息、数据合法性校验
2、缓存空值：访问数据库没有查询到数据时，可以将空值写入缓存，根据业务场景设置过期时间
3、设置布隆过滤器：使用布隆过滤器存储所有可能访问的key，不存在的key直接被过滤掉
缓存击穿：
? ? ? 某一个热点key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求进来，由于缓存过期了，所以这些请求都会走到数据库，造成瞬时数据库的请求量增大，导致数据库挂掉
解决方案：
1、加互斥锁：在并发的情况下，只有第一个请求能拿到锁进行数据库查询操作，其他线程拿不到锁就一直阻塞着，等第一个请求拿到数据后写入缓存，后续直接查缓存。
互斥锁的选择：
大多数都是选择Redis分布式锁，这个可以保证只有一个请求会走到数据库。
单体服务的话，可以选择JVM的锁来实现，性能要高于分布式锁；
使用锁的时候，添加锁时，要按照请求key的维度来加锁，如果使用“固定的key”加锁，会导致不同的key之间也会互相阻塞。
缓存雪崩：
? ? ? 大量热点key设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时间全部失效，造成了数据库的请求量过大，引起雪崩，导致数据库服务挂掉，类似于升级版的缓存击穿。
解决方案：
1、过期时间打散：可以给热点key的缓存过期时间添加一个随机值时间，让这些key的缓存失效时间分布开，不会在同一时间内全部过期
2、添加互斥锁：对于同一个key，只允许一个线程去查询写入缓存，后续请求直接走缓存。