设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。
缓存穿透
原因
缓存穿透：是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，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，进而给数据库带来压力。
解决方案
解决穿透一般有三种方法：
- 如果是非法请求，可以在API入口，对参数进行校验，过滤非法值。
- 如果查询数据库为空，可以给缓存设置个空值，或者默认值。但是如有有写请求进来的话，需要更新缓存哈，以保证缓存一致性，同时，最后给缓存设置适当的过期时间。（业务上比较常用，简单有效）
- 使用 布隆过滤器 快速判断数据是否存在。即一个查询请求过来时，先通过布隆过滤器判断值是否存在，存在才继续往下查。
布隆过滤器原理：它由初始值为 0 的位图数组和 N 个哈希函数组成。一个对一个 key 进行 N 个 hash 算法获取 N 个值，在比特数组中将这 N 个值散列后设定为 1，然后查的时候如果特定的这几个位置都为 1，那么布隆过滤器判断该 key 存在。
缓存雪崩
原因
缓存雪奔：是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，请求都直接访问数据库，引起数据库压力过大甚至 down 机。
当然，Redis 故障宕机也可能引起缓存雪奔。
解决方案
- 考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
- 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。
- Redis 高可用集群。
缓存击穿
原因
缓存击穿：是指热点 key 在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个 Key 有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到数据库，进而给数据库带来压力。
解决方案
- 使用互斥锁方案。缓存失效时，不是立即去加载 db 数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如 (Redis的setnx) 去操作，成功则再去加载 db 数据库数据和设置缓存，否则就去重试获取缓存。
- “永不过期”，是指没有设置过期时间，但是热点数据快要过期时，异步线程去更新和设置过期时间。
