缓存雪崩
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
【解决方案】
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在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
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不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。
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做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期（此点为补充）
缓存的无底洞现象
memcached的节点非常多，memcached 连接频率、效率下降，于是增加 memcached 节点，发现因为连接频率导致的问题仍然存在称之为”无底洞现象”。
以用户信息为例，一个用户有很多的信息：user1-age、user1-name、user1-height，当服务器增多，用户的信息也被散落在更多的节点，user1-age在一个节点，user1-name在第二个节点上，user1-height在第三个节点上。
这时候同样是获取这个人的用户信息就要连接多个节点，节点越多要连接的节点也越多。对于memcached的连接数，并没有随着节点的增多，而降低于是问题出现。
【解决方案】
在保存用户信息的时候key键使用共同的前缀进行保存，如使用user1作为键，而不是user1-age为一个键，user1-name为一个键...
缓存穿透现象
所谓的缓存穿透，简单来讲就是查询某些不存在的key时，缓存和数据库查询结果都为空，而空的结果又不被缓存起来，而导致每次查询都去请求数据库层的情况。
缓存不命中，进而导致每次查询都去查询数据库，缓存也就失去了作用，通常表现为服务器负载迅速上升，严重时可能直接宕机。
【解决方案】
- 缓存空数据
当第一次查询数据库时，若数据不存在，返回空数据时将其写入缓存，后续查询就不必再去查询数据库了。
- 布隆过滤器拦截
问缓存之前，先从布隆过滤器中验证数据是否存在。简单来讲就是使用多个hash函数将一个key映射到一个很长的二进制向量的多个比特位中，类似于hash set。
存在问题：维护复杂，建议只在海量数据的情况下使用。
永久数据被踢现象
缓存数据时已经设为永久有效，却莫名其妙的丢失了，这种现象是因为memcache的惰性删除机制，即LRU最近最少使用删除机制。
当某个单元被请求时，memcache维护一个计数器，通过计数器来判断最近最少被使用的是谁就把谁踢出，即使是永久有效的数据，如果一直没有被使用，而库又满了的情况下，就会把这个永久数据踢出。
【解决方案】
永久数据和非永久数据分开存放。
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