1.快取穿透：查詢乙個一定不存在的資料，由於快取一定不命中，將查詢資料庫，並且沒有將null寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都到儲存層查詢。
風險：利用不存在的資料進行攻擊，資料庫瞬時壓力增大，最終導致崩潰。
解決方案：null結果快取，並加入短暫過期時間。
2.快取雪崩：指設定快取時key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**到儲存層，導致資料庫瞬時壓力過重雪崩。
解決方案：原有的失效時間基礎上增加乙個隨機值，這樣每乙個快取的過期時間的重複率就會減低。
3.快取擊穿：如果一些熱點資料在大量請求同時進來前正好失效，那麼所有對這些key的資料查詢都將落到資料庫。
解決辦法：加鎖，大量併發只讓乙個請求查詢，其他人等待，查到以後釋放鎖，其他請求獲取到鎖，先查詢快取，而不用查詢資料庫。
單伺服器解決快取擊穿：
synchronized(this)elseelse{
//加鎖失敗...自旋重試
高併發下快取失效問題
快取穿透 指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中，將去查詢資料庫，但是資料庫也無此記錄，我們沒有將這次查詢的null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 風險 利用不存在的資料進行攻擊，資料庫瞬時壓力增大，最終導致崩潰 解決 null結果快取，並加入短...
高併發下快取技術應用
背景 在某些電商促消活動中需要搞活動，對某些頁面的訪問量 qps 往往會非常高。如果直接讀資料庫，肯定db會承受不住。那比較常見的方案就是讓大部分相同資訊的請求都盡可能壓在cache上來緩解db的壓力，從而盡可能去滿足高併發訪問的需求 優化 這種快取技術一般用於不會經常變動資訊，並且訪問次數較多的頁...
高併發下快取穿透 快取雪崩，快取擊穿
併發進來後第乙個請求到達資料庫後，得到的資料並不存在，那麼這時返回null，這個null也會同時存在快取中，然而做快取判斷是，快取中為null就會去資料庫中查詢，那麼這時後面的併發，在來查詢這個不存在的資料是都會進入資料庫 導致資料庫壓力過大，從而導致系統崩潰 快取的key大面積的失效，如100萬的...