- 如何保证缓存一致性
一般是在数据发生变更时，主动更新缓存中的数据或者移除对应缓存。
当缓存中的某个key在被更新时，同时被大量请求要获取该key，这时怎么解决数据一致性问题？
锁：在缓存更新或过期时，先获取锁，等到更新或从数据库获取完成并存入缓存后，再释放锁，这个过程，其他线程就一直处理等待中。
- 缓存雪崩
缓存没查到的数据，则会去后段数据库查询；这时如果多个请求并发的要从数据库获取数据，对数据库造成很大的压力，就可能出现缓存雪崩。
如某个时间节点内，缓存集中失效，如果大量请求获取数据，就可能出现缓存雪崩。
该数据是可以从数据库查询到的，这是和下面说的缓存穿透不一样的地方。
怎么解决？
（1）借助限流、降级、熔断等手段可降低影响。
（2）设置多级缓存，分别设置不同的过期策略。
- 缓存穿透
缓存查不到的数据，出现大量请求并发查询，这时候就会一直访问后段数据库，实际上，后段数据库本身也不存在该数据，实际上是不必要的查询，这种就是缓存穿透。怎么解决？
（1）缓存一个空对象，设置较短的过期时间。这种解决方法适合命中率不高，但更新频繁的数据。
（2）把可能出现数据为null的所有key，存在在一个集合中，在每次请求前先拦截。这种解决方法适合命中率不高、更新不频繁的数据。
- 限流
限流就是只允许程序能处理的请求数进来，其他的丢弃掉。
- 降级
降级就是把非核心功能暂时关闭掉。
- 熔断
熔断是应对外部系统的故障。比如A服务调用B服务的某个接口，响应很慢时，导致A服务的线程都卡在这里了，A服务的其它功能变慢。此时就需要熔断机制，让A服务调用B服务的接口就直接返回错误，从而避免整个A服务被拖慢。