缓存穿透:
查询一个不存在的数据，缓存中没有该数据信息，直接去数据库层进行查询。从整体上看，就仿佛穿透了缓存直接到达数据库，从而称为缓存穿透。没有缓存的保护，这种查询不存在的数据对系统有可能造成危害，如果有人恶意频繁查询不存在的数据攻击系统，请求直接到达数据层会导致db瘫痪引起系统故障。
解决方案：
空值存储：
一种简单的解决办法，在第一次查询完不存在的数据后，可以将该key进行空值存入缓存中，只是设定较短的失效时间。这样可以应对段时间的大量的该key攻击，之所有设置较短时间是因为该至无业务上的意义，因此没有必要过久存储。
bloom filter：（待学习）
类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap进行过滤，如果不在其中则直接过滤，从而减轻数据库层面的压力。guava中有实现BloomFilter算法
缓存雪崩：
缓存一般都有失效时间，如果缓存同一时间失效，那么大量的请求就会直达数据库，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃。
解决方案
线程互斥：
只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。
交错失效时间：
这种方法时间比较简单粗暴，既然在同一时间失效会造成请求过多雪崩，那我们错开不同的失效时间即可从一定长度上避免这种问题，在缓存进行失效时间设置的时候，从某个适当的值域中随机一个时间作为失效时间即可。
缓存击穿
缓存击穿实际上是缓存雪崩的一个特例，大家使用过微博的应该都知道，微博有一个热门话题的功能，用户对于热门话题的搜索量往往在一些时刻会大大的高于其他话题，这种我们成为系统的“热点“，由于系统中对这些热点的数据缓存也存在失效时间，在热点的缓存到达失效时间时，此时可能依然会有大量的请求到达系统，没有了缓存层的保护，这些请求同样的会到达db从而可能引起故障。击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。
解决方案
二级缓存
对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。