缓存穿透

指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有数据，所以这个查询请求会直接穿过缓存层，到达数据库层，造成了数据库的压力。攻击者可以通过构造恶意请求，使得缓存层无法命中任何数据，从而导致请求直接访问数据库，从而引起数据库压力过大。

缓存穿透-解决办法：在缓存中存储空结果的键，可以避免缓存穿透；或者使用延迟双写，在查询到数据库不存在该数据时，在缓存中也写入一个空结果的占位符，设置较短的过期时间。

缓存击穿

指缓存中某个热点数据失效，此时有大量并发请求同时访问这个失效的数据，导致这些请求直接访问数据库，造成数据库压力过大，甚至导致数据库崩溃。

缓存击穿-解决办法：可以设置热点数据的过期时间为随机时间，避免在同一时间大量数据同时失效；或者使用布隆过滤器（Bloom Filter）在查询前先判断查询的数据是否存在。

缓存雪崩

指缓存中大量的数据同时失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。
通常是由于缓存中大量的数据在同一时间失效，导致大量请求直接访问数据库。

缓存雪崩-解决办法：可以设置数据的过期时间为随机时间，避免大量数据在同一时间失效；或者设置缓存永不过期

除了缓存穿透、缓存击穿 和缓存雪崩，Redis缓存还可能遇到其他问题，例如：

缓存预热：

在系统上线后，需要将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，以避免在后续的请求中需要查询数据库。可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key。

定时更新缓存策略：

对于实效性要求不高的缓存，可以使用定时任务更新或移除缓存。

设置不同的过期时间：

让缓存失效的时间点尽量均匀，避免大量缓存数据同时过期。

双层缓存策略：

C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期，C2设置为长期。

加锁排队 mutex互斥锁解决：

Redis的SETNX去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行加载数据库的操作并回设缓存，否则，就重试整个get缓存的方法。