分布式缓存的意义在于缩短系统响应时间、提高系统并发、减轻DB存储压力。
正常情况下使用分布式缓存的流程如下图，业务请求进来时，先查询Redis，如果Redis中存在的话，直接返回Redis中结果；如果Redis中不存在的话，访问数据库。
在高并发场景，应该满足对Redis的相同查询，理想情况每次最多有一个请求通过，尽量保证减少数据库的访问压力。即Redis不仅仅作为缓存，也作为一个请求过滤器，对于相同的查询，只漏过一个请求对数据库操作。
缓存雪崩问题：
缓存雪崩问题是缓存在某一时刻同时失效，导致所有请求全部转到数据库中，增大数据库压力。
缓存击穿：
缓存击穿是指数据库中压根不存在某一数据，导致根本无法将结果缓存到数据库中，如果大量请求查询该不存在的数据，所有的请求将会全部打到数据库中，给数据库造成压力。
缓存并发问题
缓存并发问题是指在多个请求同时访问一个数据时，如果这个数据在Redis缓存中不存在，这多个请求将全部访问到数据库中，如果同一时刻大量这样的请求，将给数据库造成压力。
Redis解决缓存雪崩、缓存击穿、缓存并发问题实践方案：
此流程在程序逻辑上使用非一致失效时间避免缓存雪崩，当然也可以使用多缓存、备用缓存，但是程序逻辑是最有效的方式；通过锁和标记变量来避免缓存并发，在多请求同时访问同一数据时，设置锁，以阻挡其它线程访问，保证访问数据库只有一个请求进去，同时设置标记变量，表示当前数据正在被获取；通过设置标记变量
表明数据库中无该数据，当然这种方式需要跟数据库保持严格一致，在数据库变更时，对缓存进行更新。