前言
設計一個緩存系統，不得不要考慮的問題就是：緩存穿透、緩存擊穿與失效時的雪崩效應。
緩存穿透
緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由於緩存是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。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
有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。另外也有一個更爲簡單粗暴的方法（我們採用的就是這種），如果一個查詢返回的數據爲空（不管是數 據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
緩存雪崩
緩存雪崩是指在我們設置緩存時採用了相同的過期時間，導致緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。
解決方案
緩存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隊列的方式保證緩存的單線 程（進程）寫，從而避免失效時大量的併發請求落到底層存儲系統上。這裏分享一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每一個緩存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。
緩存擊穿
對於一些設置了過期時間的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”的數據。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的區別在於這裏針對某一key緩存，前者則是很多key。
緩存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，這些請求發現緩存過期一般都會從後端DB加載數據並回設到緩存，這個時候大併發的請求可能會瞬間把後端DB壓垮。
解決方案
1.使用互斥鎖(mutex key)
業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值爲空），不是立即去load db，而是先使用緩存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一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。
SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是隻有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。在redis2.6.1之前版本未實現setnx的過期時間，所以這裏給出兩種版本代碼
參考路徑：、
https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506