我利用十二个周末手写了JAVA五大框架源码！喂饭氏教程免费分享，三天掌握SSM丨

缓存击穿

【问题描述】：

缓存里没数据，但是数据库里面有数据。大批量数据在同一时间时间，在数据过期后突然被大量请求，导致缓存被击穿，糟踏数据库。

【解决办法】：

对超时时间设置为随机，避免同一时间大量数据过期。

缓存穿透 

【问题原因】： 

假设在一个秒杀系统下，误删了数据库中某一个商品，大量请求在缓存中没有找到数据，这就会去数据库里面找，但是数据库里面也没有，最终导致数据库抗不住压力。这就是缓存穿透，缓存穿透会将所有后端所有存储层都穿透掉。影响：实际数据库中没有数据，却还有大量请求不断涌进来，透缓存，透数据库。

【解决办法】：

对无效的数据在缓存中设置一个空值。当首次请求来时，在数据库中查询到数据则在缓存中缓存真实的值，没有数据放一个空值。

突发性的热点缓存重建导致系统压力暴增问题

【问题原因】： 

在电商直播环境下，大V直播间推荐某一款冷门商品，主播一上链接，大量用户访问这个商品，恰巧这个商品不在缓存中，那么就会导致大量数据击穿缓存，糟蹋数据库。

不确定某个商品、或微博热搜在什么时间下，数据量暴增

【解决办法】：

双重检测机制（DCL）。在第一次没有数据时，使用加锁处理重建。使用分布式锁对查询的数据做缓存重建。使用jedisson分布式锁。

并发重建锁优化： hotCacheCreateLock.tryLock(2，TimeUnit.SECONDS);

缓存与数据库双写不一致问题

【问题描述】：

两条线程依次执行数据库余额更新操作，正常情况下，线程要把余额更新成6，线程2再更新成5。但是在高并发复杂的环境下，线程1稍微晚一秒中执行，被线程2先执行完把数据更新成了5，此时线程1在执行跟新则会把5改成6。

【解决办法】：

使用分布式事务锁解决。针对获取数据时和更新时加锁处理，最后使用读写锁优化。针对读多写少的场景进行分离，使读操作可以并行，写操作进行互斥。

redis实现读写锁： redisson.getReadWriteLock();

雪崩问题

【问题描述】：

redis撑死处理十万+数据，在单节点下经受不住突如其来的几十或几百万条请求，即使集群也无法分担压力。由于缓存宕机，导致应用服务一个奔溃。

【解决办法】：

限流。多级缓存架构：jvm进程缓存（缺点1.无法放大量数据 2.数据不一致）。