缓存穿透
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常处于容错考虑，如果从存储层查不到数据，则不写入缓存层。
缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。
造成缓存穿透的基本原因有两个：
- 自身业务代码或者数据出现问题。
- 恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。
缓存穿透问题的解决方案：
- 缓存空对象
- 布隆过滤器
缓存击穿（失效）
由于大批量缓存在同一时间失效可能导致大量请求同时穿透缓存直达数据库，可能会造成数据库瞬间压力过大甚至挂掉，对于这种情况我们在批量增加缓存时最好将这一批数据的缓存时间设置为一个时间段内的不同时间（固定时间+随机时间）。
缓存雪崩
缓存雪崩指的是缓存层支撑不住或宕机后，大量流量会直接访问后端存储层。
由于缓存层承载着大量请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因不能提供服务（例如：超大并发，缓存层无法承受；缓存设计不好，出现大量Bigkey访问，导致缓存能支持的并发急剧下降。），于是大量请求会直接访问后端存储层，后端存储层的调用量会暴增，造成后端存储层也会跟着宕机的情况。
预防和解决缓存雪崩问题，可以从以下三个方面着手。
- 保证缓存层服务高可用性。例如redis sentinel或者Redis Cluster
- 依赖隔离组件为后端限流熔断并降级。比如使用sentinel或者Hystrix限流降级组件。
- 提前演练。在项目上线前，演练缓存层宕机后，应用以及后端负载情况以及可能出现的问题，在此基础上做预案设计。
热点缓存key重建优化
开发人员使用”缓存+过期时间“的策略来实现加速数据读写与数据能定期更新，这种模式基本能够满足绝大部分需求。但是有两个问题如果同时出现，可能就会对应用造成致命的危害：
- 当前key是一个热点key（出轨微博），并发量非常大。
- 重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂SQL，多次IO、多个依赖等。
在缓存失效瞬间，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。
要解决这个问题主要是避免大量线程同时重建缓存。通过互斥锁来保证同时只有一个线程再重建缓存，其他线程等待片刻后重新获取缓存。
