1. Redis缓存一致性问题
Redis缓存中存放的数据与数据库中的数据可能会出现不一致的情况，这种现象称之为缓存一致性问题。简单地说，缓存一致性问题就是指缓存中的数据和数据库中的数据不一致，缓存中的数据可能比数据库中的数据旧，也可能比数据库中的数据新。这种情况会给系统带来严重的问题，例如用户的数据被篡改等，系统的数据调用也会出现问题。
一般来说，缓存一致性问题会出现在写/更新操作的地方。对于这种情况，可以采取以下两个措施进行缓存一致性处理：
1.1 数据缓存和数据库中数据双写
通过双写来保证缓存中的数据和数据库中的数据保持一致，这种方式代价较高，但是可以确保数据的完整性，可靠性。
1.2 定时刷新缓存中的过期数据
通过定时刷新缓存，防止缓存中的过期数据给系统带来问题，同时也可确保缓存中数据的正确性。对于系统中重要的数据，可以采用定期更新或设置缓存过期时间进行有效控制。
2. Redis缓存穿透问题
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，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时都要到存储层去查询，失去了缓存的意义，当此类攻击发生时，无数的请求瞬间打到存储层，造成雪崩现象，会严重的占用存储系统的资源。
出现缓存穿透问题的原因是请求数据可能在缓存中不存在，但是在存储系统中存在或者数据库的数据丢失，而攻击者利用这种情况，通过不断地请求不存在的数据，达到攻击系统的目的。
解决缓存穿透问题的方法有两个：
2.1 布隆过滤器算法解决缓存穿透问题
布隆过滤器是一种数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于一个集合之中。因为布隆过滤器可以高效地判断出一个元素是否存在于一个集合之中，所以可以用它来预先存储一些可能会出现的数据。
布隆过滤器的使用场景通常是在对大量数据进行了筛选之后，决定将哪些可能是有效的数据写入缓存中。布隆过滤器的缺点是可能会漏掉一些有效的数据，因此需要采用其他算法进行补充。
2.2 缓存空值缓存
在查询数据时，如果缓存中未查找到数据，则在缓存中写入NULL值，按照一定的过期时间进行缓存即可。
这种方法的缺点是缓存中存储的数据可能会占用一定的空间，如果需要存储的空值较多，则可能会占用大量的空间。
3. Redis缓存击穿问题
缓存击穿，指一个在缓存中不存在但在数据库中存在的值，每次请求都会穿透缓存，获取后并写入缓存中，这样访问量特别大的时候，就会瞬间打在数据库上，导致数据库压力过大。
解决缓存击穿问题的方法有以下两个：
3.1 设置热点数据永不过期
将一些经常被访问的数据设置为永不过期，保证在高并发情况下不会因为缓存失效而导致数据库压力过大。
3.2 采用互斥锁解决缓存击穿问题
缓存击穿问题可以通过互斥锁来解决，当一个请求发现缓存中不存在数据，那就立即进入数据库查询，同时在缓存层面加上互斥锁。
//互斥锁实现的方式
synchronized public Object getData(String key){
// 从缓存中获取数据
Object data = cache.get(key);
if (data == null) {
// 若数据不存在，则从数据库中获取
data = db.get(key);
if (data!=null) {
// 将从数据库中获取的数据缓存到缓存中
cache.put(key,data);
} else {
// 为避免缓存穿透问题，将空结果放入缓存中(10-60s)
cache.put(key,"",10, TimeUnit.SECONDS);
}
}
return data;
}
4. Redis缓存雪崩问题
缓存雪崩，指缓存中大量的数据同时失效，大量的请求瞬间涌入存储系统，造成存储系统的瞬间压力过大，甚至瘫痪。
缓存雪崩问题的解决方法比较多，主要分为以下三个：失效时间随机化、数据永远不过期、平滑过期时间。
4.1 失效时间随机化
对缓存中的失效时间进行随机化，避免同时失效从而引起系统崩溃。
4.2 数据永远不过期
对于一些非常重要的、对系统稳定性要求特别高的数据，可以考虑采用永久不过期的策略与定期手动刷入新数据的方法去保证数据的有效性。
4.3 平滑过期时间
对于缓存中的数据，可以人为地将它的失效时间分散在不同的时间段，避免过期时间出现集中在同一时间段的情况，从而避免因大量缓存同时失效而导致的缓存雪崩问题。
综上所述，Redis缓存问题无处不在，但通过细心的预防措施，我们能够有效地避免它们带来的危害，从而提高系统的稳定性和可靠性。