缓存雪崩
缓存某一时刻key大面积失效，导致大量的请求直接打到数据库上，在高并发量的情况下，可能导致数据库宕机，如果这时候重启数据库，还是会有新的流量瞬间压垮数据库。这就是缓存雪崩。
导致缓存的雪崩的原因
- Redis服务器宕机，
- 采用了相同的过期时间，导致大量缓存同时失效
解决方案
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尽量避免redis宕机，我们可以使用redis集群
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错开过期时间，让缓存失效的时间尽可能均匀，避免大量的key同时失效
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分级缓存：既然缓存会失效我就再加一层缓存，没层缓存失效的时间不同
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热点数据用不过期
物理层面的不过期：热点key不设置过期时间 逻辑层面：一旦key过期了，通过有个一异步线程加载缓存
- 采用互斥锁，一旦key失效只能有一个线程能Load DB.其他线程要么重试，要么返回。
缓存穿透：
指用户请求一个不存在的数据，所以每次都要请求DB，如果有恶意的攻击大量请求不存的数据，会造成数据库压力过大，甚至宕机。
解决方案
- 将无效的key也存到redis中，就算数据库差不多数据，我们也将这个key保存到redis中，value为null，并设置一个很短的过期时间，但是这种方式也有问题，比如可以是随机的，那么存进redis也没有意义，
- 使用布隆过滤器，布隆过滤器能判断一个key是否存在（可能会误判，存在的铁定存在，不存在的可能会判断成存在，但是误判的概率不大）。请求缓存之前会找布隆过滤器判断key是否存在，不存在就直接返回。从而降低了数据库的压力。
缓存击穿
缓存击穿和缓存雪崩有点类似，他们的区别在于缓存雪崩是缓存大面失效，缓存击穿是某些个热点key失效，但是热点key的请求量巨大，导致请求大量的压到了数据库。造成数据库压力过大甚至宕机，
解决方案（同缓存雪崩）
- 还是互斥锁
- 热点数据用不过期
