如果使用 Redis 作为缓存，你如何处理缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿问题？

在使用Redis作为缓存时，针对缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿问题，可以采用以下策略进行处理：

1. 缓存穿透：

   • 空值缓存：当从数据库查询一个不存在的数据时，也将这个不存在的数据（比如设置为特殊值null或NOT_EXIST）写入缓存，并设置较短的过期时间。这样可以防止恶意用户反复请求不存在的数据而导致每次都穿透到数据库。
   • 布隆过滤器：在请求到达Redis之前，先通过布隆过滤器校验数据是否存在。如果布隆过滤器判断某个key一定不存在于数据库中，则直接返回，避免对后端存储系统的无效访问。

2. 缓存雪崩：

   • 过期时间分散：为缓存设置不同的过期时间，避免大量缓存在同一时刻失效，造成瞬时流量洪峰穿透到数据库。
   • 互斥锁（分布式锁）：当缓存失效时，不是立即去数据库加载数据，而是先尝试获取分布式锁，只有一个客户端能拿到锁并执行数据库查询操作，其他客户端等待锁释放后再重新尝试获取缓存。
   • 预加载/延时双删：在缓存即将到期前预先加载新数据，或者在缓存过期时先删除缓存，然后延时一段时间再真正删除，确保在这段时间内有新的缓存被填充。

3. 缓存击穿：

   • 热点Key永不过期：对于经常被高并发访问的热点Key，可以考虑设置其永不过期，或者设计成定期刷新，而不是等到过期才去数据库查询。
   • 互斥锁：针对热点Key，在缓存失效时同样采取加锁机制，只让一个线程重建缓存，其他线程等待缓存构建完成后再访问。

综上所述，应对这些问题需要结合业务场景灵活运用多种策略，以保证系统稳定性和性能。同时，健全的监控与报警体系也非常重要，能够及时发现并响应这类异常情况。