什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿以及解决方案?
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1.什么是缓存雪崩?
1.1 发生场景
例如某平台，某位后端研发童鞋小明，将Redis缓存中所有key(假设有1000w的key)的过期时间设置为同一时间，假设都设置为5秒；5秒后，所有key都过期了，这时候就需要从数据库中拿到key对应的数据，重新设置到缓冲中，这是正常流程。其实，当有1000w的请求打到数据库中，试问哪家的数据库可以抗住这个压力(除非特别有💰)，肯定是顶不住的，最后数据库宕机，凉了~，绩效也没了。
1.2 解决方案
1). 实现redis的高可用,防止服务器宕机;
2). 设置超时时间时最好不要设置成一样的时间,在业务容许的范围下可以加一段随机数;
3). 使用redis的持久化RDB+AOF组合策略，防止缓存丢失并且可以快速恢复数据；
2.什么是缓存穿透?
2.1 发生场景
缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
2.2 解决方案
1). 对请求参数做校验，例如可以用正则；
2). 缓存空对象, 当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；
但是这种方法会存在两个问题：
2.1). 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；
2.2). 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
3). 可以引入布隆过滤器，过滤一些异常的请求。
3.什么是缓存击穿?
3.1 发生场景
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
3.2 解决方案
1). 可以将热点数据的过期时间设置为永久有效(有人可能会问，万一这个热点商品下架了，这个缓存不就成了了脏数据吗？其实会有这种场景存在，主要还是具体情况具体分析，看业务场景吧)；
2). 维护一个定时任务，将快要过期的key重新设置；
3). 可以使用分布式锁，当在缓存中拿不到数据时，使用分布式锁去数据库中拿到数据后，重新设置到缓存；