如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。
Redis不可能把所有的数据都缓存起来，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除
+定期删除两种策略对过期键删除。
如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。
这就是缓存雪崩：Redis挂掉了，请求全部走数据库。
在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。
对于“Redis挂掉了，请求全部走数据库”这种情况，我们可以有以下的思路：
事发前：实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster)，尽量避免Redis挂掉这种情况发生。
事发中：万一Redis真的挂了，我们可以设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)，尽量避免我们的数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)
事发后：redis持久化，重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库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数据库去查询，失去了缓存的意义。
这就是缓存穿透：请求的数据在缓存大量不命中，导致请求走数据库。
解决缓存穿透也有两种方案：
由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数)，于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提前拦截，不合法就不让这个请求到数据库层！
当我们从数据库找不到的时候，我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候，就可以从缓存里边获取了。
这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间。
如果我们的数据在缓存里边有，那么就直接取缓存的。
如果缓存里没有我们想要的数据，我们会先去查询数据库，然后将数据库查出来的数据写到缓存中。最后将数据返回给请求。
如果仅仅查询的话，缓存的数据和数据库的数据是没问题的。但是，当我们要更新时候呢？各种情况很可能就造成数据库和缓存的数据不一致了。
这里不一致指的是：数据库的数据跟缓存的数据不一致
从理论上说，只要我们设置了键的过期时间，我们就能保证缓存和数据库的数据最终是一致的。因为只要缓存数据过期了，就会被删除。随后读的时候，因为缓存里没有，就可以查数据库的数据，然后将数据库查出来的数据写入到缓存中。
除了设置过期时间，我们还需要做更多的措施来尽量避免数据库与缓存处于不一致的情况发生。