1、缓存穿透
所谓缓存穿透就是非法传输了一个在数据库中不存在的条件，导致查询redis和数据库中都没有，并且有大量的请求进来，就会导致对数据库产生压力，解决这一问题的方法如下：
1、使用空缓存解决
对查询到值是空的，同样在redis中保存空值，并且设置过期时间短些
2、使用布隆过滤器解决
对传入的条件进行合法性校验，如id = -1的直接返回空值，同时可以使用布隆过滤器，流程如下
布隆过滤器介绍
布隆过滤器可能会产生误判断，如下图id3不存在，却经过三次hash每个位上都有值，可以通过布隆过滤器的实现方案中设置误判率，来减少误判
2、缓存击穿
缓存击穿就是，在redis中的某个条件的key-value已到了过期时间，正好这时有大量的请求，导致一时对数据库产生巨大的压力。
解决方案如下：
1、对热点数据，不设置过期时间
思路如下：
缺点数据无法做到强一致性。
2、使用互斥锁（分布式锁）
即有大量线程并发时，只有一个线程获取到锁，其他线程先等待一段时间并重试，当取到锁的线程已经查了数据库并更新到了redis中，其他线程则重试时直接可以从redis获取数据了
3、缓存雪崩
缓存雪崩就是非常多的缓存击穿，即同一时间很多的key-value都过期了（或Redis宕机），导致数据库产生非常大的压力，综合解决方案如下：
1、设置随机的缓存过期时间
2、设置Redis集群提高服务可用性（防止宕机问题）
如哨兵模式或者集群模式
3、业务添加降级限流策略
在nginx或者springcloud gateway中设置限流规则。限流方案可以作为缓存穿透、击穿、雪崩的保底策略。
4、设置热点数据不过期
5、给业务添加多级缓存
可以使用Guava或Caffeine作为一级缓存，使用redis作为二级缓存