缓存一致性问题

当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。

缓存并发问题

缓存并发问题通常发生在高并发的场景下, 当一个缓存key过期时,有大量的请求在获取该缓存key, 多个请求同时发现缓存过期, 因此多个请求会同时访问数据库来查询最新数据, 并且回写缓存, 这样会造成应用和数据库的负载增加, 性能降低, 由于并发较高, 甚至可能导致数据库被压死.

那么如何解决这个问题呢?

本地锁. 与分布式锁类似，我们通过本地锁的方式来限制只有一个线程去数据库中查询数据，而其他线程只需等待，等前面的线程查询到数据后再访问缓存。但是，这种方法只能限制一个服务节点只有一个线程去数据库中查询，如果一个服务有多个节点，则还会有多个数据库查询操作，也就是说在节点数量较多的情况下并没有完全解决缓存并发的问题
分布式锁. 使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大
软过期. 软过期指对缓存中的数据设置失效时间，就是不使用缓存服务提供的过期时间，而是业务层在数据中存储过期时间信息，由业务程序判断是否过期并更新，在发现了数据即将过期时，将缓存的时效延长，程序可以派遣一个线程去数据库中获取最新的数据，其他线程这时看到延长了的过期时间，就会继续使用旧数据，等派遣的线程获取最新数据后再更新缓存。也可以通过异步更新服务来更新设置软过期的缓存，这样应用层就不用关心缓存并发的问题了。

缓存穿透问题

在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力。

缓存穿透通常是由恶意攻击或者无意造成的

缓存穿透的解决办法:

1.缓存空对象

对查询结果为空的对象也进行缓存，如果是集合，可以缓存一个空的集合（非null），如果是缓存单个对象，可以通过字段标识来区分。这样避免请求穿透到后端数据库。同时，也需要保证缓存数据的时效性。

2.单独过滤处理

我们通常将空值缓存起来，再次接收到同样的查询请求时，若命中缓存并且值为空，就会直接返回，不会透传到数据库，避免缓存穿透。当然，有时恶意袭击者可以猜到我们使用了这种方案，每次都会使用不同的参数来查询，这就需要我们对输入的参数进行过滤，例如，如果我们使用ID进行查询，则可以对ID的格式进行分析，如果不符合产生ID的规则，就直接拒绝，或者在ID上放入时间信息，根据时间信息判断ID是否合法，或者是否是我们曾经生成的ID，这样可以拦截一定的无效请求。