大家都知道缓存的两个作用，一是降低访问时间提升系统响应速度（Redis 为什么快），二是保护数据库。

如果缓存出了问题，不但起不到上述的作用，反而会成为双刃剑（降低系统响应速度 -> 打崩数据库 -> 系统崩溃）。

缓存雪崩

原因

1. 缓存中大量的 key 在同一时刻过期，导致大量请求直接打到数据库上。
2. Redis 实例宕机

解决方案

针对数据过期的方案：

1. 可以分散过期时间（不同的 key 设置不同的过期时间）
2. 可以不让其过期（看具体业务，只针对热点 key 比较好）

一些花活儿：

1. 再构建一层缓存（构建主 key 和备 key，如果主 key 过期，会请求到备 key，同时再重新设置上主 key）
2. 后台更新（如果发现没有了重新设置上），没啥用（不分散时间还是同一时刻过期，还是会有个间隙直接雪崩）

针对 Redis 实例宕机：

1. 要么服务熔断、要么请求限流
2. 构建 Redis 集群

缓存穿透

原因

请求的数据 Redis 中没有，数据库也没有。

解决方案

1. 对不存的记录设置一个空值或者默认值直接返回
2. 限制非法请求
3. 布隆过滤器

缓存击穿

原因

某个热点 key 过期了，此时大量请求访问了该热点数据，由于缓存中没有，直接访问数据库。

解决方案

1. 热点 key 永不过期
2. 互斥锁方案：对某个请求加锁访问数据库并设置缓存（别的请求就可以查询缓存了）

总结

总的思想就是，确保实例高可用，尽量不让请求访问到数据库（缓存过期时间、不存在的值也可以缓存、限流），如果访问数据库也不能让太多请求访问数据库。