1. Redis缓存穿透
Redis是一个高效的内存数据库，会将热点数据缓存在内存中，提高数据访问的效率。但是在某些情况下，如果缓存中没有某个key对应的value，那么会直接访问数据库，进而引起缓存穿透的问题。
缓存穿透会对系统造成巨大的压力，甚至会导致系统崩溃。为了解决这个问题，我们可以通过以下两种方式：
1.1 布隆过滤器
布隆过滤器可以帮助我们快速地判断某个key是否存在于缓存中。具体来说，布隆过滤器会将每个key通过多个哈希函数映射成多个二进制位，将这些二进制位置为1。当进行查询时，如果某个key对应的所有二进制位都是1，那么可以判定它不存在于缓存中，从而快速地结束查询。
使用布隆过滤器需要先将缓存中所有的key进行哈希计算，并将结果存储在布隆过滤器中。这样，当进行查询时，只需要将查询的key进行哈希计算，并与布隆过滤器中的结果进行比对即可。
需要注意的是，布隆过滤器可能会出现误判的情况。这是因为多个key可能会被哈希成同一个二进制位，导致查询时判定为不存在于缓存中。为了降低误判率，我们可以增加布隆过滤器的二进制位数或者增加哈希函数的数量。
1.2 空对象缓存
我们可以在缓存中预先存储一些key对应的空对象，这样当查询的key不存在于缓存中时，就可以返回这个空对象，而不是直接访问数据库。
例如，在Redis中可以将空对象保存为一个空字符串：
SET key ""
2. Redis缓存击穿
缓存击穿是指某个key对应的缓存被并发地大量查询，导致这个key在缓存过期后，大量并发请求打到数据库上，造成数据库宕机的情况。
为了解决缓存击穿问题，我们可以采取以下方案：
2.1 加锁
采用分布式锁控制并发请求，只允许一个线程访问数据库，其他线程则等待这个线程完成后再进行访问。在Redis中可以通过SETNX命令实现分布式锁：
SETNX lock_key "1"
当SETNX返回1时，表示获取到了锁，可以进行查询操作；当SETNX返回0时，表示锁已经被其他线程占用，当前线程需要等待。
2.2 热点数据加过期时间随机化
我们可以给热点数据加上一个过期时间，并随机化过期时间的值。这样，在缓存失效时，所有并发请求并不会同时打到数据库上，从而避免了缓存击穿问题。
例如，在Redis中可以通过以下命令设置过期时间，并将过期时间随机化：
EXPIRE key (TTL + RAND(1, N))
其中，TTL是原有的过期时间，RAND(1, N)是N以内的一个随机值。
3. Redis缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中的大量key在同一时刻过期，导致所有请求都打到数据库上，造成数据库宕机的情况。
为了避免缓存雪崩问题，我们可以采用以下方式：
3.1 分布式锁+缓存预热
在Redis中可以通过分布式锁和缓存预热的方式来避免缓存雪崩问题。具体来说，我们可以在系统进行启动时，先通过分布式锁控制只有一个线程可以进行缓存预热，将所有热点数据加载到缓存中。这样，即使所有缓存在同一时刻过期，也可以保证数据被快速地加载到缓存中。
3.2 多级缓存
我们可以采用多级缓存的方式，将数据分别缓存在不同的层级中。例如，我们可以将热点数据缓存在Redis中，将冷门数据缓存在本地缓存或者其他内存数据库中，从而避免所有数据在同一时刻失效。
总结
Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是常见的缓存问题，对系统产生了很大的影响。为了避免这些问题的出现，我们可以通过布隆过滤器、空对象缓存、加锁、热点数据加过期时间随机化、分布式锁+缓存预热、多级缓存等方式来保证缓存的可用性和可靠性。