Redis是一个完全开源免费的高性能非关系型（NOSQL）的key-value数据库。 Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据 设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时 间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。
Redis中缓存的数据大面积同时失效，或者Redis宕机，从而会导致大量请求直接到数据库，压垮数据库 缓存雪崩如果发生了，很可能就把我们的数据库搞垮，导致整个服务瘫痪！
解决方法： 在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。 对于"Redis挂掉了，请求全部走数据库"这种情况，我们可以有以下的思路： 事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster)，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。
事发中：万一Redis真的挂了，我们可以设置本地缓存+限流，尽量避免我们的 数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)
事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
缓存穿透？ 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库查不到 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，失去了缓存的意义 请求的数据在缓存大量不命中，导致请求走数据，也可能压垮数据库，导致整个服务瘫痪！
如何解决缓存穿透 由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数)，于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！ 当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从 缓存里边获取了。 这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间。
缓存击穿 Redis中一个热点key在失效的同时，大量的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。 这里要注意的是这是某一个热点key过期失效，和缓存雪崩是有区别的。比如淘宝双十一，对于某个特价热门的商品信息，缓存在Redis中，刚好0点，这个商品信息在Redis中过期查不到了，这时候大量的用户又同时正好访问这个商品，就会造成大量的请求同时到达数据库。
解决办法 设置热点数据"永不过期" 或者定时更新，加上互斥锁：上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据，我们 可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它 其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等 一个线程查询到了数据，然后将数据放到redis缓存起来。 后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。