我们都知道，如果数据库压力大的话，可以考虑加Redis等做缓存。但是并不是说加了缓存就没问题，我们还需要考虑增加缓存后，会引入什么风险。常见的问题包括缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩等。
缓存击穿：缓存中没有（某热点key刚好失效），数据库中有。可以简单理解为某一热点key刚好到失效时间，一失效后导致访问这一热点key的请求在缓存中匹配不到，大量请求直接访问到数据库，导致数据库压力剧增。
缓存穿透：缓存中没有，数据库中没有。请求访问在缓存和数据库中都不存在的数据，导致请求频繁访问数据库。一旦这种请求数量达到一定规模，很可能就直接压垮数据库。比较直接的例子就是，黑客恶意攻击，就会用不会存在的数据例如用户id为-1发起大量请求，缓存中不会存在这种数据，数据库也没有这种数据，所以这些大量异常的请求就会穿过缓存，直接查询数据库，可能导致数据库处理不过来崩溃。
缓存雪崩：缓存中没有（大批量缓存同时失效），数据库中有。大量缓存key在同一时间内失效，导致大量请求直接打到数据库。
解决方案如下：
缓存击穿：（1）设置热点key永不失效（2）增加互斥锁，当某一热点key失效时，进来的请求只允许第一条进来的请求进程查询数据库，其他等待。第一条进程获取到数据后，对该数据进行缓存
缓存穿透：（1）对缓存和数据中都不存在的值，直接缓存该值等于null，并设置合适的缓存有效时间（2）接口层做校验，例如对id<=0等异常请求直接拦截（3）布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap拦截掉
缓存雪崩：（1）缓存过期时间设置成随机值（2）增加互斥锁