redis缓存穿透：
缓存访问的基本流程
（1）应用访问缓存，假如数据存在，则直接返回数据
（2）数据在redis不存在，则去访问数据库，数据库查询到了直接返回应用，同时把结果写回redis
（3）数据在redis不存在，数据库也不存在，返回空，一般来说空值是不会写入redis的，如果反复请求同一条数据，那么则会发生缓存穿透
解决方案是可以为这个key设置一个空值，同时写入redis，下次请求的时候就不会访问数据库，但是如果每次请求的是不同的key，同时这个key在数据库中也是不存在的，那这样依然会发生缓存穿透。
因此引入了布隆过滤器：先判断key值是否存在，如果不存在，则不访问redis，那这样就可以拦截大量的请求，布隆过滤器恰好可以实现这样的需求。
布隆过滤器，Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，它是由一组哈希（Hash）函数和一个位阵列组成。布隆过滤器可以用于查询一个元素是否存在于一个集合当中，查询结果为以下二者之一：
这个元素可能存在于这个集合当中。
这个元素一定不存在于这个集合当中。
布隆过滤器的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器在实际中主要用来解决网页URL去重复，垃圾邮件检测，大集合中重复元素判断和缓存击穿等问题。布隆过滤器只能增加不能删除。布隆过滤器添加的集中方式。
redis缓存雪崩：
大量的key同时到期的时候容易发生。两种情况：①零点直接雪崩 ②时间性无关联
最终解决方案的大方向：熔断、限流、隔离
临时的小方案：不同的key设置不同的超时时间
redis缓存击穿：
缓存击穿是指一个Key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个Key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞