缓存穿透
什么是缓存穿透？
一般的缓存系统，都是按照key去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去后端系统查找（比如DB）。如果key对应的value是一定不存在的，并且对该key并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免？
1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
2：对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。
3: 即便DB查询结果为空，也可以将这个key的缓存值设为null，以减少缓存的压力。
缓存雪崩
什么是缓存雪崩？
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。
如何避免？
1：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。
2：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。
3：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
A.根据业务统计的维度或是场景，建立一张以JSON格式为模板的表;
B.通过调度平台，定时地逐个访问一遍所有的key，将值保存至模板表中和缓存集群中;
C.不断对2进行轮询，保持key-value的热度和完整性;
D.用户请求过来，先访问我们的缓存，一旦缓存失效或是重启，直接从数据库模板表中获取最新的热度数据并缓存，这样我们就能有效的减轻数据库的压力;
E.这也是一种缓存预热的方案;
分布式缓存系统
分布式缓存系统面临的问题
缓存一致性问题
1：缓存系统与底层数据的一致性。这点在底层系统是“可读可写”时，显得尤为重要。
2：有继承关系的缓存之间的一致性。为了尽量提高缓存命中率，缓存也是分层：全局缓存，二级缓存。它们是存在继承关系的。全局缓存可以由二级缓存来组成。
3：多个缓存副本之间的一致性。为了保证系统的高可用性，缓存系统背后往往会接两套存储系统（如memcache，redis等）
缓存穿透和缓存雪崩
上面有讲述。
缓存数据的淘汰
缓存淘汰的策略有两种： (1) 定时去清理过期的缓存。 （2）当有用户请求过来时，判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂，具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。
1. 预估失效时间 2. 版本号（必须单调递增，时间戳是最好的选择）3. 提供手动清理缓存的接口。