击穿
前提：当 Redis 做缓存时，挡在 DB 之前，当有查数据请求时，Redis 有的话直接返回，从而避开请求 DB，没有时再去请求 DB，请求回来后缓存在 Redis 中。
击穿：Redis 缓存刚刚过期的时候有大量请求同一查询过来，就会直接 击穿 去访问 DB。
解决方法：
- 在 Redis 中上锁（
setNX + expire），只有获得锁的人才能去请求。 - 后面请求的没获得锁，等待（睡眠）后再取。
- 请求 DB 者，请求回来后，将数据放到 Redis 中。
但有例外：如果 Expire 太小怎么办？
解决：请求者开启另一个线程，如果请求 DB 时间过长，则更新 Expire。
穿透
情景：Redis 作为缓存时，业务请求的是系统根本不存在的东西，它在 Redis 中找不到，在数据库中也找不到，这样并发的请求过来的时候，就会造成穿透。
解决：可以在客户端加算法，直接返回无结果；也可以用 布隆过滤器 将可查询的字段映射到 bitmap 中。
缺点：布隆过滤器不支持删除，所以可以换一个过滤器，如布谷鸟。
雪崩
情景：Redis 在做缓存时，大量的 Key 同时失效（比如零点 key 要换成第二天的），此时有大量并发都在访问 DB，这种情况叫雪崩。
解决：可以的话可以均匀分布过期时间（有些情景是到时间点必须换）；可以用击穿的方案，第一个请求者加锁并查回数据缓存下来；还可以在客户端加判断在零点延时。
综上，它们的区别主要在：击穿是一个点；穿透是本来就不存在的一组数据；雪崩是一批数据在更换没有阻挡住。
分布式锁：RedLock
基础：
- SetNx
- Expire
- 守护线程延长过期时间
步骤，假如有 N 个 Redis 节点：
- 获取当前时间
- 按顺序去 N 个节点获取锁（访问的超时时间应远小于锁的过期时间）
- 获取 N/2+1 个锁成功就认为成功
- 成功后更新锁的时间。（最初锁的有效时间减去获取锁中间消耗的时间）
- 失败后立即释放成功上锁节点的锁
其他方式：换 Zookeeper
