1、穿透
穿透：频繁查询一个不存在的数据，由于缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。
解决办法： 持久层查询不到就缓存空结果，查询时先判断缓存中是否exists(key) ,如果有直接返回空，没有则查询后返回，注意insert时需清除查询的key，否则即便DB中有值也查询不到(当然也可以设置空缓存的过期时间）
2、雪崩
雪崩：缓存大量失效的时候，引发大量查询数据库。
解决办法：
1）用锁/分布式锁或者队列串行访问
2）缓存失效时间均匀分布
3、热点key
热点key:某个key访问非常频繁，当key失效的时候有大量线程来构建缓存，导致负载增加，系统崩溃。
解决办法：
1使用锁，单机用synchronized,lock等，分布式用分布式锁。
2缓存过期时间不设置，而是设置在key对应的value里。如果检测到存的时间超过过期时间则异步更新缓存。
3在value设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1，当t1过期的时候，延长t1并做更新缓存操作。
4设置标签缓存，标签缓存设置过期时间，标签缓存过期后，需异步地更新实际缓存 具体参照userServiceImpl4的处理方式
总结
一、查询redis缓存时，一般查询如果以非id方式查询，建议先由条件查询到id,再由id查询pojo
二、异步kafka在消费端接受信息后，该怎么识别处理那张表，调用哪个方法，此问题暂时还没解决
三、比较简单的redis缓存，推荐使用canal