既然说Redis，就说Redis的布隆过滤器吧，其实小伙伴可以根据自己的需求利用Redis的bitmap实现。那有没有造好的轮子呢，当然有，在Redis4.0开始就有一个布隆过滤器的组件，开箱即用，当然也有一些其他大佬封装的，基于内存的，基于分布式都有。这里简单说说Redis布隆过滤器的插件，个人觉得挺好的，推荐哦。
官方文档地址：https://oss.redislabs.com/redisbloom/
我这面是用centos进行演示，主要步骤如下：
如果没有git的需要安装一下；如果不用git就去下载代码压缩包；
yum install -y git
把redis布隆过滤器的源码搞下来，这里用git；也可以通过下载的方式；
git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom.git
进入代码目录进行make(生成redisbloom.so文件)，如果make命令找不到，就需要安装VC++编译相关的包；
cd redisbloom make
在Redis配置文件中配置加载redisbloom插件，然后重启就可以用啦；也可以启动的时候指定加载插件运行；
配置文件方式式：在配置文件中添加如下配置，需要指定redisbloom.so具体的文件位置。
然后指定配置文件启动即可；
./redis-server redis.conf启动时指定模块运行方式：
./redis-server --loadmodule ./redisbloom.so
简单使用
命令使用和常规命令一样啦，就不需要我再写程序了吧，如果非要的话，那就简单说两句：
A.将需要判断数据保存在过滤器中，比如所有的用户id；
B.当请求过来时就先从过滤器中判断有无数据，没有直接返回，不去缓存，也不去数据库；
C.如果有新添加的用户，需要将新的用户id放到过滤器中；
关于Redis布隆过滤器还有一些命令没说，小伙伴可以去逛逛官网。有小伙伴说，不用这个插件行吗，当然行啊，可以自己实现嘛，不过有些小伙伴有封装好的包啦，有基于内存的，也有基于Redis的，如下图：
代码我就不上了，剩下的就留给小伙伴啦。
2. 缓存雪崩 1.1 简要描述缓存雪崩是指突然缓存层不可用，导致大量请求直接打到数据库，最终由于数据库压力过大可能导致系统崩掉。缓存层不可用指以下两方面：
缓存服务器宕机，系统将请求打到数据库；
缓存数据突然大范围集中过期失效，导致大量请求打到数据库重新加载数据；
如图：
简要说明：
缓存Redis服务器颜色说明：绿色块代表有缓存数据，粉色块代表缓存中没有数据；白色块代表大范围失效的缓存数据，绿色箭头代表直接从缓存中获取数据；黄色箭头代表穿过缓存从数据库中查数据。
流程大概如下:
大量客户端发起大量请求到服务器；
服务器代码逻辑将先经过缓存，如果有缓存数据(绿色部分)，直接从缓存中获取数据数据返回；如果缓存过期(白色块部分)，请求就会直接打到数据库服务器(如黄色箭头)。
如果存在大量热数据的请求，但热数据又大范围过期，最终数据库将因为过大压力崩掉，导致系统不可用。
1.2 常用解决措施缓存预热：在高峰期还没到来时，提前将热数据加载到缓存中，避免高峰期来临时数据库压力过大。
均匀设置过期时间：针对不同的热点数据，将过期时间加上一个随机值，让过期时间不集中在一个点，从而减小很大部分数据库压力；
多级缓存：除了使用Redis缓存，还可以根据业务增加一些热点数据的其他缓存，比如内存缓存，可以将各级的缓存有效期分开，这种方式也能缓解数据库的压力；
限流、降级：如果压力过大，避免把系统搞崩，可以增加一些限流手段，不管是中间件还是消息队列等，主要保证系统的可用。
加互斥锁：目的就是加锁独占操作，让一个操作向缓存中重新加载数据，让请求操作等待，其实这样的体验不好，慎用。如果要用，要超级注意锁的性能和稳定性。
对于缓存层整体崩掉的情况：使用高可用架构，比如之前说到的主从复制、哨兵、集群，根据需求进行对应架构，保证缓存层不崩掉。
3. 缓存击穿 1.1 简要描述