1、什么是缓存穿透？怎么解决？
缓存穿透：当用户访问的数据，既不在（Redis）缓存中，也不在（DB）数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，可能导致数据库挂掉，这就是缓存穿透的问题。
造成缓存穿透的基本原因有两个：1. 自身业务代码或者数据出现问题；2. 一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。
解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它。
布隆过滤器
布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。我们当时使用的是redisson实现的布隆过滤器。
它的底层主要是先去初始化一个比较大数组，里面存放的二进制0或1。在一开始都是0，当一个key来了之后经过3次hash计算，模于数组长度找到数据的下标然后把数组中原来的0改为1，这样的话，三个数组的位置就能标明一个key的存在。查找的过程也是一样的。
当然是有缺点的，布隆过滤器有可能会产生一定的误判，我们一般可以设置这个误判率，大概不会超过5%，其实这个误判是必然存在的，要不就得增加数组的长度，其实已经算是很划分了，5%以内的误判率一般的项目也能接受，不至于高并发下压倒数据库。
2、什么是缓存击穿？怎么解决
缓存击穿：请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于（Redis）缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。
（缓存击穿：Redis中没有，DB中有。正常情况下我们查询同一条数据会先到Redis缓存中查取，如果没有再到数据库中查询。如果同一时间几千个用户查询同一条数据，在第一个线程到数据库中查询到了，还未来得及更新到Redis里时，剩下的线程也同时到数据库中查询，就无法体现Redis缓存的目的。这样被称为Redis缓存击穿，大批量请求直接到数据库中查询，很容易导致数据库直接崩溃）
解决方案有两种方式：
- 使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去load db，先使用如Redis的setnx去设置一个互斥锁，当操作成功返回时再进行load db的操作并回设缓存，否则重试get缓存的方法
- 设置当前key逻辑过期，大概思路如下：
- ①：在设置key的时候，设置一个过期时间字段一块存入缓存中，不给当前key设置过期时间
- ②：当查询的时候，从redis取出数据后判断时间是否过期
- ③：如果过期则开通另外一个线程进行数据同步，当前线程正常返回数据，这个数据不是最新
当然两种方案各有利弊：
- 如果选择数据的强一致性，建议使用分布式锁的方案，性能上可能没那么高，锁需要等，也有可能产生死锁的问题
- 如果选择key的逻辑删除，则优先考虑的高可用性，性能比较高，但是数据同步这块做不到强一致。
3、什么是缓存雪崩？怎么解决
缓存雪崩意思是设置缓存时采用了相同的过期时间，导致（Redis）缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。与缓存击穿的区别：雪崩是很多key，击穿是某一个key缓存。
解决方案主要是可以将缓存失效时间分散开，比如可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
