缓存击穿：
缓存击穿是指在高并发情况下，一个热点数据过期或者被删除，而此时有大量的请求同时访问该数据，导致请求直接打到数据库上，造成数据库压力过大
为什么大量key过期会产生问题而少量的key也会有问题？
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。
假设此时该热点key的TTL时间到（失效了），则查询缓存未命中，会继续查询数据库，并进行缓存重建工作。但是由于查询SQL逻辑比较复杂、重建缓存的时间较久，并且该key又是热点key，短时间内有大量的线程对其进行访问，所以请求会直接 “打到” 数据库中，数据库就有可能崩掉！
缓存击穿两种解决方案：
第一种方案：互斥锁：
简单的来说:
并不是所有的线程都有 “ 资格 ” 去访问数据库，只有持有锁的线程才可以对其进行操作。
不过该操作有一个很明显的问题，就是会出现相互等待的情况。
核心思路：
相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 进行查询之后，
如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有得到，则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询
如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入 redis，再释放锁，返回数据，利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿。
第二种解决方案：逻辑过期
不设置TTL
之前所说导致缓存击穿的原因就是该key的TTL到期了，所以我们在这就不设置TTL了，
而是使用一个字段,例如：expire表示过期时间（逻辑上的）。当我们想让它 “ 过期 ” 的时候，
我们可以直接手动将其删除（热点key，即只是在一段时间内，其被访问的频次很高）。
这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。
缓存穿透：
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，所以每次请求都会直接访问
数据库，这种情况下可以通过缓存中设置控制去或者布隆过滤器来解决
常见的两种解决方案：
第一种：缓存空对象：
简单的来说，就是请求之后，发现数据不存在，就将null值打入Redis中。
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
思路分析：
当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数据库了。
第二种：布隆过滤：
在客户端与Redis之间加了一个布隆过滤器，对请求进行过滤。
布隆过滤器的大致原理：布隆过滤器中存放二进制位。
数据库的数据通过hash算法计算其hash值并存放到布隆过滤器中，
之后判断数据是否存在的时候，就是判断该hash值是0还是1。
但是这是一种概率上的统计，当其判断不存在的时候就一定是不存在；
当其判断存在的时候就不一定存在。所以有一定的穿透风险
优点：内存占用较少，没有多余 key
缺点：实现复杂 存在误判可能
缓存雪崩：
缓存雪崩是指在某个时间段内，缓存中的大量数据同时过期或者失效，导致大量请求直接打到数据库上，造成数据库压力过大，这种情况下，可以通过设置不同的过期时间，使用分布式锁或者热点数据预加载来解决
（1）给不同的Key的TTL添加随机值（推荐）
操作简单，当我们在做缓存预热的时候，就有可能在同一时间批量插入大量的数据，
那么如果它们的TTL都一样的话就可能出现大量key同时过期的情况！！！
所以我们需要在设置过期时间TTL的时候，定义一个范围，追加该范围内的一个随机数。
（2）利用Redis集群提高服务的可用性
使用集群提高可靠性
（3）给缓存业务添加降级限流策略
微服务的知识
（4）给业务添加多级缓存
请求到达浏览器，nginx可以做缓存，未命中找Redis，再未命中找JVM，最后到数据库
#！/bin/bash
