前言
redis看上去很完美，但是世上没有毫无缺点的系统，redis也是如此。在一些高并发的系统中，redis可能会出现缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩这几个问题。接下来我们看看这几个问题的出现原因和解决方案。
缓存穿透
概述：查询条件在数据库中查不到任何结果时，redis中也不会缓存，则此类查询请求会全部落在数据库上，请求如果过大，会击垮数据库。
解决方案：1.采用布隆过滤器，（布隆过滤器其实是一个超大的bitmap，对每一种请求可能通过各种hash算法，映射到bitmap中不同位置，被映射到的位置值变成1，没有被映射到的位置值是0）。当请求过来时对请求做hash，如果映射到bitmap中的所有位置中有一个不是0，说明这个请求不可能存在，则直接返回，请求也不会到达数据库。布隆过滤器不能确定一定存在的请求，但能确定一定不存在的请求。
2.简单粗暴做法，如果数据库查不到此条数据，返回null，在redis中也将此结果缓存key-null。下次同样请求过来，到redis直接返回null。这种做法需要将null对应的key有效期设置的短一些，一般不超过五分钟。
缓存击穿
概述：key对应的数据在redis过期时，对应的查询请求会直接到达数据库，如果在数据回设到redis之前，这段时间请求过大，也会压垮数据库。
解决方案：加锁。能击穿缓存的肯定是热点数据，当热点数据请求进来时，如果redis中查不到此数据，则对此请求加上锁，如果是分布式环境，则需要加上分布式锁，等数据从数据库返回，重新进入缓存时，再释放锁，这样下个请求过来，就可以直接从redis中获取数据。
缓存雪崩
概述：redis出现多个key的失效时间相同，当这些key同时失效时，这些key对应的请求就都会到达数据库，压垮数据库。
解决方案：在设置失效时间时添加一个随机值，防止多个key的过期时间重复，这样就很难出现集体失效的事件发生。
