下列问题均在高并发下才会产生
热点缓存 ： 缓存过期时，如果过个请求同时到达，就会查询多次数据库。解绝办法。
处理办法：双重检测机制。
缓存穿透 ： 查询数据库中不存在的值，缓存中也不存在，导致每次请求都会去查询数据库，浪费资源。
处理办法：如果数据库查询为空，依然给缓存中设置一个默认值，二次访问时，就不会浪费数据库资源。
缓存雪崩处理：缓存集中过期，或者缓存服务器宕机，导致大量请求访问数据库，造成数据库瞬间压力过大，宕机。
处理办法：
热点缓存问题：（高并发时，如果某些缓存设置了过期时间，就会在过期的那一瞬间，导致多个并发，通过获取参数为空，并都去查询数据库，并设置到缓存中，导致性能下降）
通过双重检测所来处理：
public Object findUserCount(){
ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
Object value = valueOperations.get(key);
//redis 热点问题
//服务器多线程并发访问时，可能会有多个线程同时访问为空，都会去执行设置操作，
if (value == null) {
//可能有多个线程阻塞在这里，当synchronized执行完成之后。
synchronized (this){
value = valueOperations.get(key);
//每个线程进入后，发现如果已经有值了，就不再执行set操作
if(value==null){
value = pjd.proceed();
valueOperations.set(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
}
}
}
return value;
缓存雪崩是指：（在高并发性，缓存时间过期时间点大量失效，导致同一时间点，大量原来读取缓存的操作，都去读取数据库，导致数据库压力过大，系统崩溃）
解决办法：
1、创建redis集群。高可用版本。
2、设计熔断机制，当缓存出现问题是，避免所有资源都 挂起在缓存上。（可以使用降级操作）
降级方式： 类似英雄联盟 进入游戏时的排队方式，让用户有响应，但是显示排队数量，或者类似 支付宝的 提示页面，客观别急 等等。
这里推荐几款 依赖隔离工具
Hystrix 官方的 Hystrix （目前已经停止开发了）
Hystrix 官方的 Resilience4J （替代原有的 Hystrix ）
alibaba 的内部采用的 Sentinel （阿里内部使用的工具，非常稳定）