情景一：频繁报异常——TimeOut/无可用连接
这类错误还是挺常见的，一般来说都属于下面几种情况之一：
一、没有单例
当并发达到一定量级时候，如果没有使用单例模式实例化，会引发此类错误致服务不可用。因为在高并发情况下没有使用单例进行实例化，会导致连接池被大量创建，在业务不停止的情况下很容易发生来不及释放的情况，最终导致阻塞。
正确做法是实例一个全局对象，参考如下：
private IDatabase DB; private static ConnectionMultiplexer conn = null; public static object locker = new object(); public Redis(int I) { if (conn == null) { lock (locker) { if (conn == null) { conn = ConnectionMultiplexer.Connect("1.1.1.1:6379"); } } } DB = conn.GetDatabase(I); }
二、耗时过长的指令（StackExchange客户端连接的只读属性TimeoutMilliseconds=1000），可以通过修改配置搞定：
var config = new ConfigurationOptions { ConnectTimeout = 15000,//连接超时改成15秒 ResponseTimeout = 15000//返回超时改成15秒 };
三、CLR中Thread Pool最小按需创建线程数过小导致的等待成本（500ms），可在program.cs设置最小线程数解决（数量要按实际情况设置，否则可能会影响性能）：
public class Program { public static void Main(string[] args) { System.Threading.ThreadPool.SetMinThreads(70, 70); CreateWebHostBuilder(args).Build().Run(); } }
建议设置的同时，把所有的redis操作更改成异步操作。上面三种应用如果还是出现相同问题的话，推测是硬件问题了。但是概率非常小，目前还没有遇到过。
情景二：频繁报OOM
当redis占用内存超过或持平了服务器的内存上限，就会出现这个错误，新手尤其容易犯这类错误。正确的做法是设置缓存上限，并且搭配内存回收策略使用，下附常用回收策略：
#设置最大缓存，单位bytes，下面这条是设置最大缓存1G maxmemory 1073741824 #回收策略 #默认，到达上限时抛出异常 maxmemory-policy noeviction #淘汰使用频率最低的键，包括持久键 maxmemory-policy allkeys-lru #淘汰使用频率最低的键，不包括持久键 maxmemory-policy volatile-lru #随机淘汰，包括持久键 maxmemory-policy allkeys-random #随机淘汰，不包括持久键 maxmemory-policy volatile-random #淘汰有过期时间的键，距离原本过期时间最近的优先 maxmemory-policy volatile-ttl
修改配置文件后重启服务即可。
情景三：redis正常但数据库不时挂掉
如果你确认自己的redis服务正常的话，那么相当大的概率是缓存雪崩。
缓存雪崩简单来说就是大量缓存同时过期，如果有几个G或者更多的缓存同时过期，而发生时又很不幸的是业务高峰期的话，你的数据库大概率会挂掉，而且一旦挂掉，就没那么快恢复了。
解决方法很简单：缓存键设置随机过期时间，避开批量过期就可以解决这个问题。
但如果已经随机仍然频发，那么就要换个思路了：还有可能是缓存击穿。
什么是缓存击穿呢？简单来说就是某个被大量访问的键忽然过期，从而导致数据库压力陡增。
针对击穿的解决方法也不复杂：缓存键过期时，先拿一个互斥锁再去数据库拿数据，写入缓存以后释放锁；期间访问同一键的其他进程设置延时访问即可。
其他进程可以少次数循环取键，比如循环5次，每次100毫秒。循环完了还拿不到就先返回失败。
这样做不仅可以降低数据库的压力，同时也降低了redis的写压力；实际情况可以根据业务需要看着办，并不是一定要这样做。
情景四：redis设置后数据库压力不减
缓存服务如果没有任何异常，那么有可能是缓存穿透。
什么是缓存穿透呢？简单来说就是有人老是去请求不存在的数据。
那什么是不存在的数据？假设数据库中用户id是从10000开始的，现在有人频繁去请求用户id为500的数据，这个id为500的数据就是不存在的数据。因为它不可能存在于数据库。
这时候会怎么样呢？系统先查询缓存，查不到所以去查了数据库，也没有查到，所以直接返回空。但是下一次请求还是要走一遍缓存+数据库。这个时候只要一段简单的脚本就可以对数据库造成压力。
解决方法很简单：当数据库查不到数据时，先设置一个null键入缓存，之后就任他刷。一般情况下会给这个null值设置一个过期时间。