介绍一下几种缓存使用遇到的场景
1. 缓存雪崩
缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都
去查询数据库了，而对数据库 CPU 和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列
连锁反应，造成整个系统崩溃。一般有三种处理办法：
1. 一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
2. 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓
存。
3. 为 key 设置不同的缓存失效时间。
2. 缓存穿透
缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在
缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请
求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。
有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用
布隆过滤器
，将所有可能存在的数据哈
希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存
储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法，
如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不
存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了
，而不会继续访问数据库。
3. 缓存击穿
缓存击穿是指缓存中的一个 key 失效时，此时针对该 key 有大量请求并发而来，那么会对下游 elasticsearch 造成较大压力。应对的方法和前面的「缓存雪崩」类似。
4. 缓存预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，
先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
5. 缓存更新
缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis 默认的有 6 中策略可供选择），我们还可以
根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
（1）定时去清理过期的缓存；
（2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数
据并更新缓存。
6. 缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然
需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开
关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的
（如加入购物车、结算）。
