我们使用缓存时，一般流程是这样的：当需要查询一条数据，先去查询缓存，如果缓存有就直接返回，如果没有就去查询数据库，然后返回。这时是有可能会出现一些异常现象的。
一、缓存穿透
什么是缓存穿透
正常情况下，我们去查询数据都是存在于缓存中，因为使用缓存目的就是尽量少的查询数据库，偶尔可能会有数据存在数据库里面的情况。
如果有一个请求去查询一条压根儿数据库中根本就不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据，但是请求每次都会打到数据库上面去。
这种
查询不存在数据
的现象我们称为缓存穿透。
穿透带来的问题
如果恶意的人拿一个不存在的数据来不停地查询，每次缓存都未命中，然后请求打到数据库，这样数据库很有可能扛不住压力而挂掉。
解决办法
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缓存空值
之所以会发生穿透，就是因为缓存中没有存储这些空数据的key。从而导致每次查询都到数据库去了。那么我们就可以为这些 key 对应的值专门设置一个 null 值丢到缓存里面去，同时设置一个较短的过期时间。后面再出现查询这个key 的请求的时候，直接返回 null。
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BloomFilter（布隆过滤器）
BloomFilter 类似于一个hbase set 用来判断某个元素（key）是否存在于某个集合中。将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
在查询的时候先去 BloomFilter 去查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，存在再走查缓存 -> 查 DB。
如何选择
针对于一些恶意攻击，攻击带过来的大量key 是不存在的，那么我们采用第一种方案就会缓存大量不存在key的数据。
此时我们采用第一种方案就不合适了，我们完全可以先对使用第二种方案进行过滤掉这些key。
针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，我们就没有必要进行缓存，使用第二种方案直接过滤掉。
而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，我们则可以采用第一种方式进行缓存。
二、缓存击穿
什么是缓存击穿
在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，此时 key 正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。
会带来什么问题
会造成某一时刻数据库请求量过大，压力剧增。
如何解决
产生原因是多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个
互斥锁
来锁住它。
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。
三、缓存雪崩
什么是缓存雪崩
缓存雪崩的情况是说，当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，比如你的缓存服务宕机了，会有大量的请求进来直接打到 DB 上面。结果就是 DB 撑不住，挂掉。
解决办法
事前：
使用集群缓存，保证缓存服务的高可用
这种方案就是在发生雪崩前对缓存集群实现高可用，如果是使用 Redis，可以使用 主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
事中：
ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级,避免MySQL被打死
使用 ehcache 本地缓存的目的也是考虑在 Redis Cluster 完全不可用的时候，ehcache 本地缓存还能够支撑一阵。
使用 Hystrix 进行限流 & 降级 ，比如一秒来了 5000 个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000 个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。
然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。
事后：
开启 Redis 持久化机制，尽快恢复缓存集群
一旦重启，就能从磁盘上自动加载数据恢复内存中的数据。
四、热点数据集中失效问题
这个问题类似于二中的缓存击穿。我们在设置缓存的时候，一般会给缓存设置一个失效时间，过了这个时间，缓存就失效了。
对于一些热点的数据来说，当缓存失效以后会存在大量的请求过来，然后打到数据库去，从而可能导致数据库崩溃的情况。
解决办法
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设置不同的失效时间
为了避免这些热点的数据集中失效，那么我们在设置缓存过期时间的时候，我们让他们失效的时间错开。
比如在一个基础的过期时间上加上或者减去一个范围内的随机值。
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互斥锁
结合上面的击穿的情况，在第一个请求去查询数据库的时候对他加一个互斥锁，其余的查询请求都会被阻塞住，直到锁被释放，从而保护数据库。
但是也是由于它会阻塞其他的线程，此时系统吞吐量会下降。需要结合实际的业务去考虑是否要这么做。
结尾
参考
https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506#commentBox