在使用Redis缓存时，可能会遇到以下三大问题：
1. 缓存一致性问题：当修改了底层数据源时，缓存中的数据可能会与底层数据不一致。这可能会导致数据的脏读或读取到过期数据。
解决方案：
- 主动更新缓存：在修改底层数据时，主动更新对应的缓存。可以在写入或更新操作后，同步更新缓存中对应的数据。
- 延迟更新缓存：在修改底层数据时，不立即更新缓存，而是在下次查询时，再更新缓存。这种方式可以减少对底层数据源的频繁访问，但可能会导致数据不一致的时间窗口。
2. 缓存穿透问题：当查询一个不存在的数据时，请求会穿过缓存直接访问底层数据源，导致缓存无效，频繁访问底层数据源，影响性能。
解决方案：
- 布隆过滤器：使用布隆过滤器来过滤掉不存在的数据，从而减少对底层数据源的访问。
- 空值缓存：将不存在的数据也缓存起来，设置较短的过期时间，避免大量无效的请求直接访问底层数据源。
3. 缓存雪崩问题：当大量缓存同时过期失效，或者缓存服务器宕机，会导致大量请求直接访问底层数据源，压力过大，系统性能下降。
解决方案：
- 为缓存设置随机的过期时间：将缓存的过期时间设置为一个随机值，避免大量缓存同时失效的情况。
- 使用分布式缓存：将数据分散到多个缓存节点上，避免单点故障。
- 缓存预加载和热点数据预热：在系统低峰期，提前加载缓存以及热点数据，避免在高峰期突然大量访问底层数据源。
这些解决方案可以帮助缓解或解决Redis缓存中的一致性、穿透和雪崩问题。不同的问题可能需要组合使用不同的解决方案，具体取决于应用场景和需求。