1. 缓存雪崩 * 定义： 数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。 * 方案： 1.缓存的高可用性 缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然可以提供服务，例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。 2.缓存降级 可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持)，但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离（熔断）、降级等。 当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。 系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级这里会涉及到运维的配合。 3.Redis备份和快速预热 1)Redis数据备份和恢复 2)快速缓存预热 **降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。** 4.提前演练 最后，建议还是在项目上线前，演练缓存层宕掉后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。  2. 缓存穿透 * 定义： 缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如：从缓存redis没有命中，需要从mysql数据库查询，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数据库去查询，造成缓存穿透。 * 方案： 如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。 可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。  3. 缓存击穿 * 定义： 也叫**热点Key问题**，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂（意味着对数据库压力相对较大）的key突然失效了（可以理解为redis的缓存突然无了），无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。 * 方案： ``` 1.互斥锁：当同个业务不同线程访问redis未命中时，先获取一把互斥锁，然后进行数据库操作，此时另外一个线程未命中时，拿不到锁，等待一段时间后重新查询缓存，此时之前的线程已经重新把数据加载到redis之中了，线程二就直接缓存命中。这样就不会使得大量访问进入数据库 优点：没有额外的内存消耗，保证一致性，实现简单 缺点：线程需要等待，性能受影响，可能有死锁风险 2.逻辑过期：给缓存设置一个逻辑过期时间，什么意思呢？缓存本来在redis之中，正常情况下除了主动更新它是不会变的，为了防止缓存击穿，我们以一种预判或者说保守的方式，主动设置一个过期时间，当然这个时间过期了，缓存里面的数据是不会消失的，但是我们只需要根据这个假设的过期时间。来进行经常的动态的缓存数据的更新。可以对缓存击穿起一定的预防作用 优点：线程无需等待，性能较好 缺点：不保证一致性，有额外内存消耗，实现复杂 ```  3. 缓存并发 * 定义： 这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作，多个client并发操作，按照先到先执行的原则，先到的先执行，其余的阻塞。 * 方案： 把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行 4. 缓存预热 * 定义： 缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。 这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！ * 方案： 1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； 2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； 目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。