缓存穿透和雪崩（大规模的缓存击穿）
两者的区别就是：
缓存穿透是一个key缓存没数据，数据库也没有数据，请求全部打到数据库层面上，数据库也没数数据，无能为力。缓存层和数据库层都没有，真的是透了。
雪崩先理解缓存击穿，就是很多请求一个key，这个key可能是压根就没有，或者过期了导致，直接打到数据库。仅仅是缓存数据层打穿，没起到作用。
雪崩就是大规模的热key到期或者Redis服务器挂掉，导致大规模的缓存击穿。
缓存穿透解决方法
（一）布隆过滤器
对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。或者弄一个位图，来存储数据库的对应的数据key。
（二）缓存空对象
一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中方一个空对象用于处理后续这个请求
缓存击穿的解决方法
设置热点数据永不过期
这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。
加互斥锁(分布式锁)
在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。
雪崩的解决方法：
redis高可用
这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群
限流降级
这个解决方案的思想是，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
数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在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。
