Redis是一种高性能的内存数据库，广泛用于缓存数据，提高系统的响应速度和并发能力。但是，如果Redis缓存出现故障或失效，就会导致大量的请求直接打到后端数据库，造成数据库压力过大，甚至崩溃，这种现象称为缓存雪崩。另外，如果有些请求的数据在Redis缓存和后端数据库中都不存在，就会导致每次都要查询数据库，这种现象称为缓存穿透。这两种问题都会严重影响系统的性能和稳定性，所以需要采取一些措施来解决或者避免。
首先，我们来看看如何解决或者避免缓存雪崩问题。缓存雪崩的主要原因是Redis缓存的失效或者故障，所以我们可以从以下几个方面来进行优化：
1.设置不同的过期时间。为了防止缓存中的数据同时过期，我们可以给每个数据设置一个随机的过期时间，这样可以均匀分散缓存的压力，避免一次性的大量请求。
2.使用分布式锁。当某个数据过期时，如果有多个请求同时发现缓存中没有该数据，就会同时去查询数据库，并且更新缓存，这样会造成数据库的重复查询和缓存的覆盖。为了避免这种情况，我们可以使用分布式锁来保证同一时刻只有一个请求去查询数据库，并且更新缓存，其他请求等待锁释放后再去读取缓存。
3.使用熔断机制。当数据库压力过大时，我们可以使用熔断机制来降低数据库的负载，即当某个服务出现异常或者超时时，暂时停止该服务的调用，并返回一个默认值或者错误提示。这样可以保护数据库不被过载，并且给予用户一定的反馈。
4.使用备份缓存。为了防止Redis缓存本身出现故障或者宕机，我们可以使用双层缓存或者多级缓存的策略，即在Redis缓存之外再增加一层备份缓存，比如使用本地内存或者其他类型的数据库作为备份。当Redis缓存不可用时，可以从备份缓存中获取数据，并且及时恢复Redis缓存。
其次，我们来看看如何解决或者避免缓存穿透问题。缓存穿透的主要原因是请求的数据在Redis缓存和后端数据库中都不存在，所以我们可以从以下几个方面来进行优化：
1.过滤无效请求。我们可以在请求到达Redis缓存之前进行一些校验和过滤，比如检查请求参数是否合法，是否在某个范围内等。如果发现请求是无效的或者恶意的，就直接拒绝或者返回错误提示，不再继续向下查询。
2.使用布隆过滤器。布隆过滤器是一种概率型的数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中。我们可以使用布隆过滤器来存储所有可能存在的数据的标识，比如ID或者哈希值等。当请求到达Redis缓存时，先用布隆过滤器判断该数据是否可能存在，如果不存在，就直接返回空值或者错误提示，不再继续向下查询。
3.缓存空值。当我们从数据库中查询到某个数据确实不存在时，我们可以将该数据的空值也缓存到Redis中，并且设置一个较短的过期时间。这样可以避免重复查询数据库，并且及时更新缓存。