缓存预热
预热即在产品上线前，先对产品进行访问或者对产品的Redis中存储数据。
原因：
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请求数量较高
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主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高,因为刚刚启动时，缓存中没有任何数据
解决方法：
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使用脚本程序固定触发数据预热过程
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如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好
缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查 询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据
缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来 巨大压力。
解决方案：
给不同的Key的TTL添加随机值 （使key不会在同一时间段内大量失效）
利用Redis集群提高服务的可用性 （即利用Linux进行集群部署，一台redis失效还有更多linux补上）
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无 数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种： 互斥锁、逻辑过期
缓存击穿的原因：
当一个线程访问A时，它会先来到缓存访问，本来在缓存中没找到时，它会到数据库中访问并把A返回到缓存中。但是！当第一个线程1还没有从缓存离开，线程2，3，4，都来访问A，这时2，3，4会被阻拦在缓存外，因为1还没访问完。1访问结束后去数据库了，才到2，3，4结果他们也没在缓存中找到，就会都去数据库，这时数据库的压力就会变大。
互斥锁
因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压 力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用 tryLock方法 + double check来解决这样的问题。
逻辑过期
我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续 通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1 去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据 的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访 问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把 重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据
缓存穿透
缓存穿透 ：
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这 些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有：
缓存空对象
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗 可能造成短期的不一致
我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据， 此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据 库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会 访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis 中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存 了