1. 什么是Redis缓存穿透和缓存雪崩问题
Redis是一个高性能的Key-Value数据库，被广泛应用于缓存层。然而，在使用Redis的过程中，会遇到两个常见的问题：缓存穿透和缓存雪崩。
1.1 缓存穿透
缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存层没有命中，请求会穿透缓存直接到达数据库层，导致数据库层面的压力。这种情况多发生于黑客攻击或者人为恶意刷取缓存的情况下。
1.2 缓存雪崩
缓存雪崩是指在缓存层中大量的缓存数据同时过期失效，导致大量的请求直接访问数据库，从而引起数据库层面的压力，出现雪崩效应。
2. 解决Redis缓存穿透问题的方法
遇到缓存穿透问题，主要的解决方案包括：
2.1 布隆过滤器
Bloom Filter是一个数据结构，可用于检索一个元素是否存在于一个集合中。与传统的HashMap等数据结构不同，Bloom Filter使用一定的误判率换取操作效率，可以在海量数据中判断出一个元素是否存在于集合中。在这里，可以使用Bloom Filter过滤掉那些黑客或恶意攻击请求，从而避免由于访问不存在的key，而导致请求直接穿透到数据库中。
2.2 缓存空对象
在查询一个key时，如果发现该key所对应的value为null，就将该key对应的value写为一个空对象，而不是简单的设置为null。这样，对于恶意攻击请求，其查询结果为一个空对象，而不会直接查询数据库。
2.3 接口层增加校验
对于常规的用户请求，可以在接口层增加一层校验，如过滤掉查询参数不合法的请求，从而避免黑客攻击。
3. 解决Redis缓存雪崩问题的方法
对于缓存雪崩问题，主要的解决方案包括：
3.1 添加过期时间的随机性
对于一批具有相同过期时间的key，如果同时失效，就容易引起缓存雪崩的效应。因此，可以在对每个key设置过期时间时，添加随机值，从而使得过期时间的分布更加随机。这样，失效的时间分布会均匀一些，不容易集中在同一时间。
3.2 缓存数据的手动更新
为了避免缓存大量同时失效时，造成数据库层面的压力，可以在缓存层手动更新一部分缓存数据，而不是等到缓存数据自动失效后才进行更新，从而将数据库层面的压力分散一些。
3.3 使用限流降级措施
当缓存层次遭受到太大的请求压力时，可以使用限流降级措施对流量进行整体控制。比如对一些非核心的业务流量进行限制或降级处理，从而保障核心业务的正常运行。
4. 总结
在使用Redis过程中，缓存穿透和缓存雪崩是两个常见的问题。为了避免这些问题的出现，可以采用多种手段进行预防和解决。例如使用布隆过滤器进行查询请求过滤、缓存空对象、在接口层做参数合法性校验、添加过期时间的随机性、手动更新缓存数据、使用限流降级措施等等，都是比较常见和实用的解决方案。通过采取这些方法，我们可以更好地保障Redis缓存的正常使用和系统性能的高效运行。