（3）缓存穿透
在高并发的场景下,如果某一个key被高并发的访问没有被命中,出于对容错性的考虑会尝试从后端的数据库获取，从而导致大量的请求访问了数据库,主要是当key对应的数据为空或者为null的情况下，这就导致数据库中并发的执行了很多不必要的查询操作。从而导致了巨大的冲击和压力。
解决方法:
缓存空对象：对查询结果为空的对象也进行缓存，如果是集合可以缓存一个空的集合，而不是null,如果是单个对象可以通过字段标识来区分,需要保证缓存数据的时效性(实现相对简单)，适合命中不高但可能会频繁更新的数据。
单独过滤处理：对所有可能对应数据为空的key进行统一的存放,并在请求前做拦截(实现相对复杂)，适合命中不高更新不频繁的数据
（4）缓存颠簸问题
缓存的颠簸问题，有些地方可能被称为“缓存抖动”，可以看作是一种比“雪崩”更轻微的故障，但是也会在一段时间内对系统造成冲击和性能影响。一般是由于缓存节点故障导致。业内推荐的做法是通过一致性Hash算法来解决。
（5）缓存雪崩现象
缓存雪崩就是指由于缓存的原因，导致大量请求到达后端数据库，从而导致数据库崩溃，整个系统崩溃，发生灾难。导致这种现象的原因有很多种，上面提到的“缓存并发”，“缓存穿透”，“缓存颠簸”等问题，其实都可能会导致缓存雪崩现象发生。这些问题也可能会被恶意攻击者所利用。还有一种情况，例如某个时间点内，系统预加载的缓存周期性集中失效了，也可能会导致雪崩。为了避免这种周期性失效，可以通过设置不同的过期时间，来错开缓存过期，从而避免缓存集中失效。
从应用架构角度，我们可以通过限流、降级、熔断等手段来降低影响，也可以通过多级缓存来避免这种灾难。
此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。
（6）缓存无底洞现象
该问题由 facebook 的工作人员提出的， facebook 在 2010 年左右，memcached 节点就已经达3000 个，缓存数千 G 内容。他们发现了一个问题---memcached 连接频率，效率下降了，于是加 memcached 节点，添加了后，发现因为连接频率导致的问题，仍然存在，并没有好转，称之为”无底洞现象”
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