可引起缓存失效的三大问题——穿透、雪崩和击穿：
一、缓存穿透
含义： 指查询一个缓存和数据库中均不存在的数据(极端的如负数或Integer.MAX_VALUE)，由于缓存未命中，查询请求将会转到数据库，但数据库中也无此数据，且以往历次查询得到NULL结果的未被写入缓存，导致每次查询该数据的请求都会越过("穿透")缓存，落到数据库，使得缓存这道屏障形同虚设。
风险： 利用不存在的数据对数据库进行高并发查询，数据库感到瞬时压力过大，终因暗箭难防，寡不敌众，撒手库寰，含恨而去。
解决方案： 将从数据库查询的NULL结果以适当形式(比如0)写入缓存，并设置较短的过期时间。
二、缓存雪崩
含义： 指在将数据写入缓存时，恰巧出现大量同批次数据的Key设置了相同的过期时间的情况，或者过期时间值比较单一，数据过期时间重合率高，导致大量数据的缓存在某一时刻同时失效(面积之大，势如雪崩)，使得大批量请求落库。
风险： 孤军奋战的DB，势单力薄，终究无法顶住瞬间打来的大并发流量的突袭而被打崩，“溃不成库”。
解决方案： 在设置失效时间时采用随机值，如1-50秒随机，这样每个缓存的过期时间的重复率就会降低，从而避免集体失效事件的发生率。
三、缓存击穿
含义： 一些访问热度较高的数据，会在某些时段被大批请求极端高并发地访问。有一种情形是，某一高热度数据恰巧在大批请求到来时失效，那么，这一大批查询请求，就会像枪林弹雨击穿贪官恶霸的脑壳一般，全都穿过缓存打到DB老巢，形成缓存击穿。
风险： 历尽沧桑的DB老巢，本就风雨飘摇，定然扛不住大流量的瞬间精准暴击而轰然崩塌。
解决方案：
1、加锁。对于大量并发请求，只放行其中一个请求去DB中查询，剩余的请求一律等待(自旋)。被放行的请求查询完毕之后立即释放锁，其它请求才能抢到锁。后续抢到锁的请求，仍要先去查缓存，而此时缓存中已有数据，便不会再到DB中查询，从而避免缓存击穿；
2、延长高热度数据的过期时间，或者采用自动续期机制，但对于电商类应用，最好设置高热数据的Key永不过期；
3、分散存放。将高热度数据分布式地存放于不同的缓存分片或缓存集群中。