客户端请求数据时，服务端先在缓存中查询数据，缓存中存在时直接返回数据。缓存中不存在时，去数据库中查询数据，数据库中存在时，更新缓存并返回数据；数据库中不存在时，直接返回空数据。

Redis 是一个不错的缓存数据库。

缓存穿透

穿透意为每次请求跳过缓存直接在数据库中查询。当客户端请求的数据在缓存和数据库中都不存在时，会出现“穿透”现象。

由于每次请求不存在的数据都会查询数据库，数据库每次都需要遍历整个表才能确定数据不存在，这实际上是一种无意义的行为，当短时间内有大量这种请求时数据库可能就会挂掉。

解决方案

1. 接口层增加校验，如用户鉴权、对字段做基本的检验和拦截；
2. 缓存数据库中不存在的数据，但是需要注意缓存有效时间应该短一点，以避免影响正常使用；
3. 布隆过滤器：快速确定大型集合中是否包含某个值，概率型过滤器；
4. ……

缓存击穿

对于热点数据，如果缓存数据意外 过期，此时会直接在数据库中查询，引起数据库压力瞬间增大。

击穿的往往是某一个点，出现在大量并发查询某一个或者某几个数据时。

解决方案

1. 延长热点数据过期时间，或者设置为永不过期；
2. 限流：短时间内某个请求速度达到阈值进行拒绝、排队等待或者降级等处理
3. 熔断：当服务出现问题时，需要暂时屏蔽掉接口，等到高峰或者问题解决后再启用；
4. 降级：切换到更简单、对性能影响更小的备用接口；
5. 加锁：根据情况限制并发访问数据库的线程；
6. ……

缓存雪崩

出现在缓存中 大量数据同时到期 后造成的大量数据需要到数据库中查询，从而引起数据库压力过大。

缓存雪崩发生在大量不同数据到期但是被查询时，缓存击穿发生了某个或者某几个数据到期但是被大量并发查询时。

解决方案

1. 缓存过期时间设置随机，防止大量数据同时过期；
2. 如果是分布式数据库，将热点数据均匀分布到不同机器上；
3. 设置热点数据永不过期；
4. ……