一、緩存過期
問題產生的原由：
內存空間有限，給緩存設置過期時間，但有些鍵值運氣比較好，每次都沒有被我的隨機算法選中，每次都能倖免於難，這可不行，這些長時間過期的數據一直霸佔着不少的內存空間！
解決方案：
redis提供8種策略供應用程序選擇，用於我遇到內存不足時該如何決策：
* noeviction：返回錯誤，不會刪除任何鍵值
* allkeys-lru：使用LRU算法刪除最近最少使用的鍵值
* volatile-lru：使用LRU算法從設置了過期時間的鍵集合中刪除最近最少使用的鍵值
* allkeys-random：從所有key隨機刪除
* volatile-random：從設置了過期時間的鍵的集合中隨機刪除
* volatile-ttl：從設置了過期時間的鍵中刪除剩餘時間最短的鍵
* volatile-lfu：從配置了過期時間的鍵中刪除使用頻率最少的鍵
* allkeys-lfu：從所有鍵中刪除使用頻率最少的鍵
有了上面幾套組合拳，我再也不用擔心過期數據多了把空間撐滿的問題了~
二、緩存穿透
問題產生的原由：
比喻黑客攻擊網站時，數據庫中沒有id爲10的數據，而它請求總是要訪問這一條不存在的數據，那此時緩存中沒有，就會一直訪問數據
解決方法：
1、對空值緩存：如果返回的結果是null，也將期緩存，並設置很小的過期時間，不超過5分鐘;
2、設置可以訪問的白名單：用bitmaps定義一個可以訪問的白名單，id作爲標識，每次訪問都對期比較，如果不存在就不讓訪問;
3、布隆過濾器：從超大的數據集中快速告訴你查找的數據存不存在（悄悄告訴你，我的這位朋友有一點不靠譜，它告訴你存在的話不能全信，其實有可能是不存在的，不過它他要是告訴你不存在的話，那就一定不存在），實際上是二進制向量和一哈希函數。
三、緩存擊穿
問題產生的原由：緩存的某個熱點數據過期了（不是大量過期），正好此時有大量的請求要訪問該熱點數據，全都打到了數據庫上，服務器的壓力增大，叫作緩存擊穿
解決方案：
設置熱點數據永不過期
四、緩存雪崩
問題產生的原由：在極短的時間內，出現了大量的緩存失效，所有的請求都打到數據庫上
解決方案：
把鍵值的過期時間設置隨機，還設置了熱點數據永不過期