缓存处理流程
前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在redis的数据，由于缓存不命中时需要从持久层数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。
解决办法
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布隆过滤器：对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。
- 布隆过滤器核心思想：把一个集合的每一个元素按照某种 hash 算法计算 hash 值，然后将hash 值对定义的数据长度取模，得到的值即为存在数组的索引。并将该索引位置值从 0 改为 1 。然后去判断一个元素是否在这个集合的时候，只需要对这个元素计算出数组的索引值，如果这个索引位置的值为 1 则证明该元素在集合内，反之则知道不在这个集合中。
- 如上图所示，A, B, C三个元素在一个集合里面，拿到一个 D 元素，然后计算它的hash值对应于数组的位置值为 1 则表示这个 D 元素也在ABC的集合里面；接着拿到元素E 同样的计算，发现对应于数组中值为 0 则表示元素 E不在集合中。
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缓存空对象：当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源
- 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键
- 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。
缓存雪崩
缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。不同数据集中过期了
解决办法
- redis高可用
- 限流降级：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。
- 数据预热：数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
- key设置随机过期时间，避免多个缓存key在同一时间失效
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，就像在一个屏障上凿开了一个洞。并发查同一条数据
解决办法
- 设置热点数据永远不过期
- 加互斥锁