- 如果请求的数据，在缓存中和数据库中都没有找到符合条件的数据，这种情况叫做缓存穿透。
- 主要原因是：查询某个key对应的数据，Redis缓存中没有相应的数据，则直接到数据库中查询。数据库中也不存在要查询的数据，则数据库会返回空，而Redis也不会缓存这个空结果。这就造成每次通过这样的key去查询数据都会直接到数据库中查询，Redis不会缓存空结果。这就造成了缓存穿透的问题。
- 把空对象缓存起来。当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间。
- 使用布隆过滤器。布隆过滤器可以针对大数据量的、有规律的键值进行处理。
- 缓存中的数据在某个时刻批量过期，导致大部分用户的请求都会直接落在数据库上，这种现象叫作缓存击穿。
- 主要原因是：缓存中的数据设置了过期时间，某个时刻从数据库中获取了大量的数据，并设置了相同的过期时间，这些缓存的数据就会在同一时刻失效，造成缓存击穿问题。
- 热点数据永不过期
- 在访问数据的时候，更新缓存中的数据过期时间
- 批量入缓存的数据，分配合理的过期时间，避免同一时刻失效
- 使用分布式锁，保证每一个key同时只有一个线程去查询后端的服务
- 在某一时刻缓存集中失效，或者缓存系统出现故障，所有的并发流量直接到达数据库。数据库的调用量就会暴增，用不了多长时间，数据库就会被大流量压垮，这种级联式的服务故障，就叫做服务雪崩
- 保证Redis的高可用，将Redis缓存部署成高可用集群（必要时做成异地多活）
- 限流降级的方式防止缓存雪崩
- 使用预热的方式将数据加载到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效