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前言
Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。
但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿，这是设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题！
缓存处理流程
正常的一个缓存处理流程都会这样设计：请求数据 ，后段先从缓存中get数据，get到直接返回结果，get不到时从DB中取，DB取到更新缓存，并返回结果，DB也没取到，那直接返回空结果，流程见下图：
但这样很容易引起缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩！！！！！
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
解决方案
有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题：
最常见的则是采用布隆过滤器，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；
接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空，仍然把这个空结果进行缓存，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
缓存雪崩
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
解决方案
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
设置热点数据永远不过期。
缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
解决方案
1.使用互斥锁(mutex key)
这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以，如下图：
2."提前"使用互斥锁(mutex key)
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。
3."永远不过期"
这里的“永远不过期”包含两层意思：
a.从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
b. 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期
方案对比
总结
没有最好，只有更好！
只有熟悉自己的业务系统，才能找到最合适自己系统的解决方案。
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