前言：缓存的使用场景
设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。
1.缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为缓存中也无该数据的信息，则会直接去数据库层进行查询，从系统层面来看像是穿透了缓存层直接达到db，从而称为缓存穿透，没有了缓存层的保护，这种查询一定不存在的数据对系统来说可能是一种危险，如果有人恶意用这种一定不存在的数据来频繁请求系统（准确的说是攻击系统），请求都会到达数据库层导致db瘫痪从而引起系统故障。
解决方案
在缓存使用的场景中，缓存KEY值失效的风暴（单个KEY值失效，PUT时间较长，导致穿透缓存落到DB上，对DB造成压力）。可以采用 布隆过滤器 、单独设置个缓存区域存储空值，对要查询的key进行预先校验 、缓存降级等方法。
缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种：
- bloom filter：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。
- 空值缓存：一种比较简单的解决办法，在第一次查询完不存在的数据后，将该key与对应的空值也放入缓存中，只不过设定为较短的失效时间，例如几分钟，这样则可以应对短时间的大量的该key攻击，设置为较短的失效时间是因为该值可能业务无关，存在意义不大，且该次的查询也未必是攻击者发起，无过久存储的必要，故可以早点失效。
2.缓存雪崩
在普通的缓存系统中一般例如redis、memcache等中，我们会给缓存设置一个失效时间，但是如果所有的缓存的失效时间相同，那么在同一时间失效时，所有系统的请求都会发送到数据库层，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃。
解决方案
加锁排队、 设置过期标志更新缓存 、 设置过期标志更新缓存 、二级缓存（引入一致性问题）、 预热、 缓存与服务降级
- 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。
3.缓存击穿
缓存击穿实际上是缓存雪崩的一个特例，缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于某一特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。
解决方案
-双重校验（Dubbo Check）类似线程安全的懒汉单例模式实现，保证只会有一个线程去访问数据库
总结
针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。
最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。
参考：
https://blog.csdn.net/sanyaoxu_2/article/details/79472465