缓存使用过过程中常见问题基本是以下几个问题：
- 缓存穿透问题
- 缓存并发问题
- 热点数据问题
- 数据一致问题
这些问题不是独立的，一般都会存在因果关系或者同时存在
下面列举一下问题原因及基本解决思路
缓存穿透/过期
缓存穿透问题是指请求数据在缓存中没有找到，导致请求直接打到数据库的情况
- 1.缓存中没有命中，查询数据库，数据库无此数据，不会去更新缓存，这样导致下次同样的请求都会重复这样的请求，每次都会请求数据库
- 2.由于缓存过期时间设置不合理，导致瞬时大量缓存过期，大量请求直接打到数据库
原因 1 的解决方案:
为数据设置默认值，即使从数据库没有查询到，也设置缓存，之后数据有值了去主动更新缓存
这样虽然可以避免查询一直不存在的数据而导致的缓存穿透问题，但是也容易引起恶意攻击，攻击方式：构造大量无效的条件去查询，这样导致缓存中大量的存在默认缓存，导致缓存占用量急剧增大而引起缓存驱逐,针对这种方式，可以为默认缓存设置一些比较短的过期时间来稍微缓解这一问题,只是缓解，无法完全解决这个攻击
原因 2 的解决方案：
不要设置统一的过期时间，为过期时间添加随机数,让数据过期时间分散开，不要集中在同一时间过期
缓存并发
缓存并发问题是指多个请求请求同一个数据，而且都没有从缓存中获取到数据，并从数据库查询后都去更新缓存，导致缓存重复更新问题
大多数场景下，这个问题影响并不大，只是会产生一些重复的数据库查询和重复更新缓存
但是如果有些缓存不能重复更新，比如一些自动设置的时间、计数器等，那么重复更新会带来问题
这个问题的解决方案：
使用
CAS方案，即设置缓存之前先检查是否已经设置了，如果设置过，则不作任何操作
如果是使用redis,则可以直接使用其SETNX命令
热点数据
绝大多数系统中，频繁访问的数据只是一小部分，而受硬件、成本等因素，把所有的数据都放在缓存中也不太现实
这个问题，可以使用日志分析、访问计数等方式统计热点数据，基于历史访问情况刷新
TOP-N数据到缓存中，并且不定时的去更新这个TOP-N列表
数据一致问题
这个问题一般比较难弄，只要使用缓存，则必然可能出现缓存不一致的问题,这个问题和使用缓存更新策略有很大的关系，具体问题需要根据不同的缓存更新方式来定制化解决，不能一概而论
这个问题基本思路是使用补偿机制，即使用定时、不定时巡检的方式，刷新缓存数据，保证数据一致性