https://segmentfault.com/a/1190000008931971
《Redis架构之防雪崩设计》这篇文章（下文称之为“原文”）写得非常好，全面概括了大规模系统可能面对的缓存穿透和缓存雪崩等问题，可以看出是一线实战经验的精华总结，非常适合大家学习。
而我想再补充一些信息，使“原文”的版图更加完整。
关于“缓存穿透”
“原文”给出了空对象和布隆过滤器两种解决方案。
空对象是首选方案，简单直接，碰到查询结果为空的键，放一个空值在缓存中，下次再访问就立刻知道这个键无效，不用发出SQL了。但“原文”也说了，存在如下问题：
第一，空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5 分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。
对于第一点，我还建议空值放在另外的缓存空间中，不宜与正常值共用空间，否则当空间不足时，缓存系统的LRU算法可能会先剔除正常值，再剔除空值——这个漏洞可能会受到攻击。
对于第二点，如果是Redis缓存，更新数据后直接在Redis中清除即可；如果是本地缓存，就需要用消息来通知其他机器清除各自的本地缓存了。（业界终于接受了用消息来同步缓存的设计思想，cheers! ）我有一个小项目joint-cache-redis来简单地演示“用消息来同步多个机器的缓存”，而且在实践中发现Kafka可能比Redis MQ更适合于这个场景。
关于“缓存雪崩”
这句概括很传神！缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储
没什么要补充的，就感谢一下Netflix开源的Hystrix吧！虽然只是一个库，但是要实现可靠的限流算法还是颇有门道的。
关于“缓存热点 key 重建”
“原文”说到在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存，造成后端负载加大，甚至可能会让应用崩溃，并给出“互斥锁”和“永远不过期”两种候选方案。
互斥锁(Mutex)：
“分布式缓存加锁”通常是一个反模式（见我去年的文章大型服务端开发的反模式第7条），如果持有锁的实例不稳定导致没及时释放，就会浪费这个锁，直到锁过期。“原文”的作者还指出有死锁的风险。
其实是可以优化的：等待一两次后，重试时可绕过互斥锁。即使绕过互斥锁，也不会产生什么不好的后果，因为更新缓存是一个幂等操作。
也可以把锁的过期时间设得更短。
从这个例子我们能感觉到，幂等操作比非幂等操作更容易优化。
永远不过期：
"原文"很好地介绍了在Redis中的做法。对于Guava本地缓存就简单多了，使用refreshAfterWrite即可。
“原文”读到最后，才知道这是《Redis开发与运维》一书的节选，相信这本书会是国产技术书籍的精品！
