一、缓存穿透

1. 恶意攻击：攻击者有意发送大量请求查询数据库中不存在的数据。

2. 程序漏洞：代码中对不存在的数据没有进行有效的缓存处理。

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它能快速判断某个元素是否在一个集合中，但可能会有误判。通过布隆过滤器过滤掉大部分不存在的数据请求，从而减少对数据库的查询压力。

2. 缓存空值：对于查询结果为空的数据，也进行缓存，并设置一个较短的过期时间。这样相同的查询请求在短时间内不会重复打到数据库上。

3. 参数合法性校验：对用户请求的参数进行严格校验，防止无效请求直接查询数据库。例如，用户ID应该是正整数，可以在请求进入系统时先进行校验，过滤掉非法请求。

二、缓存雪崩

1. 集中设置缓存时间：如果大量缓存数据的过期时间设置相同，在过期时间到达时，大量请求同时涌向数据库。

2. 缓存服务器宕机：缓存服务器出现故障，所有缓存失效，大量请求直接打到数据库。

1. 缓存数据的过期时间加随机值：在设置缓存数据的过期时间时，添加一个随机值，使得缓存数据的过期时间分散开，避免集中失效。

2. 二级缓存架构：在本地或者其他分布式缓存中增加一个二级缓存，当一级缓存失效时，可以从二级缓存中读取数据，降低对数据库的压力。

3. 请求限流和降级：在缓存失效的情况下，使用限流措施控制进入数据库的请求数量，同时可以对一些非核心请求进行降级处理，保证核心功能的稳定运行。

4. 提前预热：在缓存过期前，提前进行数据的预加载，使得缓存数据始终保持热状态，避免大量数据同时过期。

5. 分布式缓存：采用分布式缓存系统，将数据分散到多个节点上，避免单点故障导致全部缓存失效。

三、缓存击穿

1. 热点数据过期：某些热点数据的缓存过期，大量并发请求直接请求数据库。

2. 高并发访问：某些数据的访问量非常大，缓存过期后，瞬间大量请求打到数据库上。

1. 热点数据永不过期：对于极少数的热点数据，可以设置永不过期，但需要注意的是，这种方式可能会导致缓存数据不一致的问题。

2. 互斥锁（Mutex）机制：当检测到缓存失效时，先尝试获取锁，只允许一个线程去加载数据并更新缓存，其他请求等待锁释放后再从缓存读取数据。这种方式能够有效避免大量并发请求同时打到数据库上。

3. 双重检查机制：在获取数据时，先检查缓存是否存在，如果不存在则获取锁，再次检查缓存是否存在，如果仍不存在则从数据库加载数据并更新缓存。这种方式可以减少锁的争用，提高系统性能。

4. 热点数据预加载：在热点数据即将过期时，提前进行预加载和缓存更新，使得热点数据始终存在于缓存中，避免缓存失效。

四、总结

1. 缓存穿透：使用布隆过滤器、缓存空值和参数合法性校验来防止。

2. 缓存雪崩：通过分散缓存过期时间、二级缓存架构、请求限流和降级、提前预热和分布式缓存等方式来应对。

3. 缓存击穿：采取热点数据永不过期、互斥锁机制、双重检查机制和热点数据预加载等措施来解决。