# 后端常见缓存问题
业务查询数据时，会先查询缓存，如果缓存中存在该数据则直接返回，如果没有则继续查询数据库，然后返回。并更新缓存。
缓存穿透：缓存穿透是指用户请求的数据在
缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍。如果有恶意攻击者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至导致数据库承受不住而宕机崩溃。- 存储这些空数据的 key 进 Redis 中，对应的值设置为null
- 使用布隆过滤器 BloomFilter：缓存之前再加一道屏障，将
数据库中的所有 key都存储在布隆过滤器中，在查询 Redis 前先去布隆过滤器查询key 是否存在，如果不存在就直接返回，不让其访问数据库，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
缓存击穿：在高并发情况下，大量请求查询同一个key时，恰好到了缓存过期时间点，导致大量请求发现缓存中该 key 不存在，
直接向数据库发起查询请求导致数据库压力激增。- 第一是否可以考虑热点 key 不设置过期时间，第二是否可以考虑降低打在数据库上的请求数量。
- 在查询数据的请求上使用一个
互斥锁，，其他请求查询数据是发现拿不到锁，就进行等待，等待第一个线程查询到数据后，将数据缓存。其他请求再走缓存 - 缓存预热：系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统
- 缓存降级：直接返回默认数据或访问服务的内存数据。
缓存雪崩：某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，如缓存服务宕机，这样就会有大量的请求直接查询数据库，导致数据库压力剧增，甚至引起宕机。
- 采用缓存集群，如redis的使用 主从+哨兵
- 熔断机制：限流降级，当流量达到一定的阈值，直接返回“系统拥挤”之类的提示，防止过多的请求打在数据库上将数据库击垮，至少能保证一部分用户是可以正常使用，其他用户多刷新几次也能得到结果。