Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，接着查询数据库也无法查询出结果，因此也不会写入到缓存中，
这将会导致每个查询都会去请求数据库，造成缓存穿透；
解决方案
布隆过滤
对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；
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：
- 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；
- 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。
比较
缓存雪崩
缓存雪崩是指，由于缓存层承载着大量请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因整体不能提供服务，
于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
解决方案
保证缓存层服务高可用性
即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，比如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
依赖隔离组件为后端限流并降级
在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，
其他线程等待。
数据预热
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，设置不同的过期时间，
让缓存失效的时间点尽量均匀。
缓存并发
缓存并发是指，高并发场景下同时大量查询过期的key值、最后查询数据库将缓存结果回写到缓存、造成数据库压力过大
解决方案
分布式锁
在缓存更新或者过期的情况下，先获取锁，在进行更新或者从数据库中获取数据后，再释放锁，需要一定的时间等待，
就可以从缓存中继续获取数据。