缓存穿透Cache Penetration
缓存穿透指的是当查询一个不存在的数据时发生查询会穿透Redis而抵达数据库，进而造成数据库的额外负载。在这种情况下，Redis的缓存形同虚设，无法起到该起的作用。当此类数据量飙升的时候（比如遭到黑客攻击），由于Redis无法拦截请求，进而造成数据库负载过重，甚至崩溃。
解决方案：
- 在Redis缓存层添加额外的用户认证，只有通过基本认证的用户才能进行查询，这就能避免非认证用户发出的请求。
- 在Redis层存储尽量多的不可能返回查询结果的键值，这样当用户发出这类请求时，Redis就能够有效拦截，进而避免给数据库造成额外负担
- 即使某些查询结果返回为空，仍然在Redis中存储这种映射，但要注意其过期时间应当设置的比正常缓存值要短。
缓存雪崩Cache Avalanche
缓存雪崩指的是在向缓存中存储数据的时候，使用了同样的过期时间。这就导致一种可能，在某个时刻，缓存中的数据同时过期，进而导致缓存失效，将所有请求转向数据库，进而造成数据库负载过重，甚至崩溃。
解决方案：
- 在定义缓存数据的过期时间时，使用一个在指定范围内的随机时间作为过期时间，这就能避免缓存数据同时失效。
- 使用一个事务锁，或者队列使得在向缓存中写入数据的时候其写入时间时不一样的，进而导致其过期时间的不同，最终避免缓存数据的同时过期问题。
缓存击穿Cache Breakdown
缓存击穿和缓存雪崩的最大区别就是，缓存雪崩是针对的所有键值，而缓存击穿则是针对的某个键值，也就是“热”数据。当某个键值被大量并发访问时（比如遇到热点事件），正好遇到该键值的过期时间到了，进而导致对该值的访问都被重定向到数据库，最终导致数据库负载过重甚至崩溃。
解决方案：
- 设置热点数据不过期
- 加锁：第一个请求的线程可以拿到锁，并在拿到锁之后查询数据库获取数据并保存到缓存中，其他线程在获取锁失败后等待很短的也给时间，然后重新从缓存中获取数据。这样就能避免缓存被击穿，不会有大量请求落到数据库。
