設計乙個快取系統，不得不要考慮的問題就是：快取穿透、快取擊穿與失效時的雪崩效應。
快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。在流量大時，可能db就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。
一、如果從資料庫查詢的物件為空，也放入快取，只是設定的快取過期時間較短，比如設定為60秒。
二、有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。
快取雪崩是指在我們設定快取時採用了相同的過期時間，導致快取在某一時刻同時失效，請求全部**到db，db瞬時壓力過重雪崩。
快取失效時的雪崩效應對底層系統的衝擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單線 程（程序）寫，從而避免失效時大量的併發請求落到底層儲存系統上。這裡分享乙個簡單方案就時講快取失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加乙個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每乙個快取的過期時間的重複率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
對於一些設定了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高併發地訪問，是一種非常「熱點」的資料。這個時候，需要考慮乙個問題：快取被「擊穿」的問題，這個和快取雪崩的區別在於這裡針對某一key快取，前者則是很多key。
快取在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個key有大量的併發請求過來，這些請求發現快取過期一般都會從後端db載入資料並回設到快取，這個時候大併發的請求可能會瞬間把後端db壓垮。
一、使用互斥鎖
業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在快取失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用快取工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如redis的setnx或者memcache的add）去set乙個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設快取；否則，就重試整個get快取的方法。
setnx，是「set if not exists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設定，可以利用它來實現鎖的效果。
二、「永遠不過期」
這裡的「永遠不過期」包含兩層意思：
從redis上看，確實沒有設定過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是「物理」不過期。
從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value裡，如果發現要過期了，通過乙個後台的非同步執行緒進行快取的構建，也就是「邏輯」過期
從實戰看，這種方法對於效能非常友好，唯一不足的就是構建快取時候，其餘執行緒(非構建快取的執行緒)可能訪問的是老資料，但是對於一般的網際網路功能來說這個還是可以忍受。
針對業務系統，永遠都是具體情況具體分析，沒有最好，只有最合適。
最後，對於快取系統常見的快取滿了和資料丟失問題，需要根據具體業務分析，通常我們採用lru策略處理溢位，redis的rdb和aof持久化策略來保證一定情況下的資料安全。
Redis快取穿透 快取擊穿 快取雪崩 解決方案
快取穿透 不斷請求快取和資料庫中都沒有的資料。黑客可以通過快取穿透使資料庫負載過大被壓垮，資料庫伺服器宕機。解決方案 校驗請求。如使用者id小於0，直接返回使用者不存在。設定key的value為 null 有效時長設定較小值，如30秒，防止資料庫中插入了資料，但快取不及時更新。利用布隆過濾器判斷請求...
快取穿透，快取擊穿，快取雪崩解決方案
快取穿透 快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。在流量大時，可能db就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。解決方案 有...
快取穿透，快取擊穿，快取雪崩解決方案分析
設計乙個快取系統，不得不要考慮的問題就是 快取穿透 快取擊穿與失效時的雪崩效應。快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。在流量大時，可能db就掛掉了，...