问题解释：
- 缓存穿透：查询不存在的数据，缓存和数据库都没有，导致所有请求都打到数据库上。
- 缓存击穿：一个Key过期，大量请求打到数据库。
- 缓存雪崩：大量Key同时过期，导致大量请求打到数据库。
解决方案：
缓存穿透：
- 使用布隆过滤器：在缓存之前加一个布隆过滤器，查询时先检查数据是否存在。
- 缓存空值：如果数据库查询不到，也缓存一个特殊值，如空字符串或者NULL，并设置较短的过期时间。
缓存击穿：
- 加互斥锁：当Key过期时，先加锁，只有一个线程去数据库查询，其他线程等待。
- 预先载入缓存：定时预先更新缓存，或者在高峰时间预热缓存。
缓存雪崩：
- 设置随机过期时间：使得Key不会在同一时间过期。
- 监控告警：提前预警，在大量Key即将过期时，预热缓存。
- Redis集群部署：分散Key的存储和访问压力。
示例代码（伪代码）：
# 缓存穿透 - 布隆过滤器
def is_key_exist(key):
# 布隆过滤器判断Key是否存在
return bloom_filter.is_exist(key)
def get_data(key):
if not is_key_exist(key):
return None
data = redis.get(key)
if data is None:
data = db.get(key)
if data is not None:
redis.set(key, data, ex=3600)
return data
# 缓存击穿 - 互斥锁
def get_data_with_lock(key):
lock = acquire_lock(key)
if lock:
data = redis.get(key)
if data is None:
data = db.get(key)
if data is not None:
redis.set(key, data, ex=3600)
release_lock(key)
else:
sleep(1) # 等待1秒，再次尝试获取数据
get_data_with_lock(key)
return data
# 缓存雪崩 - 随机过期时间
def set_random_expire(key, data, expire_time):
random_expire = random.randint(expire_time//2, expire_time)
redis.set(key, data, ex=random_expire)注意：以上代码仅为示例，实际应用需要根据业务场景和架构进行调整。