缓存穿透

例子：
假设一个电商网站的商品详情页需要通过商品ID查询商品信息，攻击者可以构造不存在的商品ID进行恶意请求，导致缓存中无法命中该商品信息，每次请求都要访问数据库，造成数据库压力过大，甚至可能导致数据库崩溃。

示意图：

解决方案：
使用Bloom Filter来判断请求的数据是否存在，也可以在缓存中加入空对象标记，总之就是避免直接访问数据库。

缓存雪崩

缓存雪崩原因

1. 缓存数据失效时间设置不当

如果所有的缓存数据同时过期，就会导致大量的请求直接落到数据库上，从而引起雪崩。

2. 缓存服务器宕机

如果缓存服务器宕机，而且没有配置高可用的机制，那么所有的请求都会直接落到数据库上，导致数据库压力骤增，从而引起雪崩。

缓存雪崩解决建议

1. 设置合理的缓存过期时间，避免所有的缓存数据同时失效。
2. 配置 Redis 集群，采用主从复制、哨兵、集群等机制，提高 Redis 的可用性。

缓存击穿

缓存击穿原因

1.热点数据

某些热点数据（如热门商品、热门新闻等）在某一时刻会被大量并发请求，如果缓存中没有这些数据，每个请求都会访问数据库，导致缓存击穿。

2.缓存过期时间过短

缓存中数据的过期时间设置过短，当数据过期后，大量请求同时访问缓存时，缓存中的数据已经失效，每个请求都会访问数据库，导致缓存击穿。

缓存击穿解决建议

1.设置热点数据永远不过期

将热点数据缓存设置为永久有效，可以避免缓存击穿问题。不过这种方式会导致占用内存较多，需要根据实际情况进行权衡。

2.采用分布式锁机制

在缓存未命中时，先获取分布式锁，然后再从数据库中获取数据，获取到数据后写入缓存，并释放锁。这样可以避免多个请求同时从数据库中获取数据，避免数据库压力过大。

3.使用布隆过滤器

布隆过滤器可以快速判断一个key是否存在于缓存中，如果不存在，则可以直接返回不命中，避免访问数据库。不过布隆过滤器可能会存在一定的误判率，需要根据实际情况进行权衡。

4.使用Redis集群

为避免Redis单点故障和单节点吞吐量不足问题，可以部署Redis集群提高Redis的可用性和吞吐量。