缓存雪崩
缓存雪崩是指某一时刻发生了大规模的缓存失效，比如发生了 Redis 服务器宕机、缓存数据同时到期被删除这种情况，此时大量的请求直接转发到数据库，数据库一旦撑不住就会导致整个服务瘫痪。
过期时间错峰：
分析用户行为，制定策略为 key 设置不同的过期时间，尽量让缓存失效的时间均匀分布
高可用
采用主从架构 + Sentinel 或者 Redis Cluster 实现HA，避免 Redis 单点故障
缓存降级
设置本地缓存(ehcache) + 限流(hystrix)。如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时，熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不再继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。服务降级的最终目的是保证核心服务可用
备份和恢复
开启 Redis 持久化机制，服务重启后快速恢复缓存数据
缓存击穿
对于一些设置了过期时间的热点 key，需要考虑缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里是针对某个 key 的缓存，前者则是很多 key。
使用互斥锁（mutex key）：
让一个线程构建 Redis 缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，然后直接从缓存获取数据
设置 key 永不过期
永不过期既要保证 key 一直持有在缓存中，又要能对 key 的 value 进行及时的更新。实现的方式是不为 key 设置物理过期时间，即不通过redis.expire(key, timeout) 命令设置过期时间；但是要设置一个逻辑的过期时间，可以把 key 的过期时间拼接到 value 中，程序访问缓存时，从 value 中解析出过期时间并根据规则判定 key 是否需要更新
两种方案对比：
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 使用互斥锁 | 保证一致性 | 程序复杂度高，存在死锁和线程阻塞的风险 |
| 设置key永不过期 | 异步构建缓存缓存，线程不会阻塞 | 无法保证一致性，代码复杂度增加，每个 key 占用的空间增加 |
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。出于容错考虑，如果从存储层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存储层去查询，失去了缓存的意义，也很容易被攻击者作为系统漏洞进行攻击。
- key校验，key设定一定的规则，不符合规则的倍屏蔽。
- 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id 做基础校验，id<=0 的直接拦截
- 即便存储层查不到这个数据，也将返回的空对象设置到缓存里。下次再请求的时候，直接从缓存取到空对象返回，这种情况一般会将空对象设置一个较短的过期时间，这样可以防止攻击者反复用同一个 id 暴力攻击。
缓存预热
缓存预热就是系统上线后，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。