一、缓存过期
问题产生的原由：
内存空间有限，给缓存设置过期时间，但有些键值运气比较好，每次都没有被我的随机算法选中，每次都能幸免于难，这可不行，这些长时间过期的数据一直霸占着不少的内存空间！
解决方案：
redis提供8种策略供应用程序选择，用于我遇到内存不足时该如何决策：
* noeviction：返回错误，不会删除任何键值
* allkeys-lru：使用LRU算法删除最近最少使用的键值
* volatile-lru：使用LRU算法从设置了过期时间的键集合中删除最近最少使用的键值
* allkeys-random：从所有key随机删除
* volatile-random：从设置了过期时间的键的集合中随机删除
* volatile-ttl：从设置了过期时间的键中删除剩余时间最短的键
* volatile-lfu：从配置了过期时间的键中删除使用频率最少的键
* allkeys-lfu：从所有键中删除使用频率最少的键
有了上面几套组合拳，我再也不用担心过期数据多了把空间撑满的问题了~
二、缓存穿透
问题产生的原由：
比喻黑客攻击网站时，数据库中没有id为10的数据，而它请求总是要访问这一条不存在的数据，那此时缓存中没有，就会一直访问数据
解决方法：
1、对空值缓存：如果返回的结果是null，也将期缓存，并设置很小的过期时间，不超过5分钟;
2、设置可以访问的白名单：用bitmaps定义一个可以访问的白名单，id作为标识，每次访问都对期比较，如果不存在就不让访问;
3、布隆过滤器：从超大的数据集中快速告诉你查找的数据存不存在（悄悄告诉你，我的这位朋友有一点不靠谱，它告诉你存在的话不能全信，其实有可能是不存在的，不过它他要是告诉你不存在的话，那就一定不存在），实际上是二进制向量和一哈希函数。
三、缓存击穿
问题产生的原由：缓存的某个热点数据过期了（不是大量过期），正好此时有大量的请求要访问该热点数据，全都打到了数据库上，服务器的压力增大，叫作缓存击穿
解决方案：
设置热点数据永不过期
四、缓存雪崩
问题产生的原由：在极短的时间内，出现了大量的缓存失效，所有的请求都打到数据库上
解决方案：
把键值的过期时间设置随机，还设置了热点数据永不过期