一、缓存预热
服务器启动之后可能会迅速宕机
问题排查
1.请求量较高 2.主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
解决方案
前置准备工作： 1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据 2.使用LRU数据删除策略，构建数据留存队列，例如：storm和kafka配合 准备工作: 3.将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别高的热点数据 4.利用分布式多服务器同时进行数据读取，提取数据加载过程 实施： 1.使用脚本程序固定触发数据预热过程 2.如果条件允许，使用了CDN,效果会更好
总结
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！
二、缓存雪崩
1.数据库服务器崩溃（1）
2.问题排查：较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
3.解决方案
道的方面
术的方面
总结：
缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如果能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现，
配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整
三、缓存击穿
1.数据库服务器崩溃（2）
2.问题排查：单个key高数数据key过期
3.解决方案
总结：
缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服务器造成压力。
应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合进行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。
四、缓存穿透
1.数据库服务器崩溃（3）
2.问题排查：出现非正常URL访问，黑客攻击服务器，穿透Redis服务器，对数据库攻击
3.解决方案
总结
