緩存穿透
緩存穿透是指客戶端請求的數據在緩存中和數據庫中都不存在，這樣緩存永遠不會生效，這些請求都會達到數據庫。
1)方案1：緩存空對象
在緩存中存儲一個空值每次讀取這個空
優點：實現簡單，維護方便
缺點：造成額外的內存消耗（可以在設置緩存為null時，設置一個TTL）
可能造成短期不一致（TTL之內數據庫插入了該條數據）
2）方案2：布隆過濾器
布隆過濾器是一種空間效率極高的概率性數據結構，用于判斷一個元素是否屬于某個集合。
數據結構組成
位數組（Bit Array）：一個長度為?m?的二進制數組，初始全為 0。
哈希函數集合：k?個獨立的哈希函數，每個函數能將元素映射到?\([0, m-1]\)?的范圍內。
對?x?應用同樣的?k?個哈希函數，得到?k?個位置。
檢查這些位置的二進制位是否全為 1：
若全為 1，可能存在（可能是假陽性）。
若至少有一個為 0，一定不存在（無假陰性）。
也就是說，布隆過濾器說存在，不一定存在。說不存在，那一定不存在
所以仍然有一定的可能性會發生穿透
優點：內存占用少，沒有多余key
缺點：實現復雜，存在誤判可能
緩存雪崩
緩存雪崩是指在同一時段大量的緩存Key同時失效或者Redis服務宕機，導致大量請求直接到達數據庫，帶來巨大壓力
方案
解決方案1：給不同的Key的TTL添加隨機量
解決方案2：利用Redis集群提高服務的可用性
解決方案3：給緩存業務添加降級限流策略
解決方案4：給業務添加多級緩存
緩存擊穿
緩存擊穿問題也叫熱點key問題
就是一個被高并發訪問并緩存重建業務較復雜的key突然失效了，無數的請求訪問會瞬間給數據庫帶來巨大壓力。
1）方案1：互斥鎖
性能較差，多個線程會互相等待
2）方案2：邏輯過期
我們給key在邏輯上加一個過期時間
對比兩個解決方案的優缺點
 本地開發環境搭建指南)
