緩存失效：
引起這個原因的主要因素是高併發下，我們一般設定一個緩存的過期時間時，可能有一些會設置5分鐘啊，10分鐘這些；併發很高時可能會出在某一個時間同時生成了很多的緩存，並且過期時間在同一時刻，這個時候就可能引發——當過期時間到後，這些緩存同時失效，請求全部轉發到DB，DB可能會壓力過重。
處理方法：
一個簡單方案就是將緩存失效時間分散開，不要所以緩存時間長度都設置成5分鐘或者10分鐘；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。
緩存失效時產生的雪崩效應，將所有請求全部放在數據庫上，這樣很容易就達到數據庫的瓶頸，導致服務無法正常提供。儘量避免這種場景的發生。
緩存穿透：
出現場景：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。
當在流量較大時，出現這樣的情況，一直請求DB，很容易導致服務掛掉。
處理方法：
方法1.在封裝的緩存SET和GET部分增加個步驟，如果查詢一個KEY不存在，就已這個KEY爲前綴設定一個標識KEY；以後再查詢該KEY的時候，先查詢標識KEY，如果標識KEY存在，就返回一個協定好的非false或者NULL值，然後APP做相應的處理，這樣緩存層就不會被穿透。當然這個驗證KEY的失效時間不能太長。
方法2.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，一般只有幾分鐘。
方法3.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。
緩存併發：
出現場景：當網站併發訪問高，一個緩存如果失效，可能出現多個進程同時查詢DB，同時設置緩存的情況，如果併發確實很大，這也可能造成DB壓力過大，還有緩存頻繁更新的問題。
處理方法：對緩存查詢加鎖，如果KEY不存在，就加鎖，然後查DB入緩存，然後解鎖；其他進程如果發現有鎖就等待，然後等解鎖後返回數據或者進入DB查詢。