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缓存不是多多益善，它属于有利有弊，是真正到必须使用时才考虑的解决方案。
如果查询的数据在数据源中根本不存在的话，缓存里自然也不会有，这类请求的流量每次都不会命中，每次都会触及到末端的数据源，缓存就起不到缓解压力的作用了，这种查询不存在数据的现象被称为缓存穿透。
为了解决缓存穿透，通常会采取下面两种办法：
如果缓存中某些热点数据忽然因某种原因失效了，譬如典型地由于超期而失效，此时又有多个针对该数据的请求同时发送过来，这些请求将全部未能命中缓存，都到达真实数据源中去，导致其压力剧增，这种现象被称为缓存击穿。
要避免缓存击穿问题，通常会采取下面的两种办法：
不是针对单个热点数据的大量请求，而是由于大批不同的数据在短时间内一起失效，导致了这些数据的请求都击穿了缓存到达数据源，同样令数据源在短时间内压力剧增。
要避免缓存雪崩问题，通常会采取下面的三种办法：
缓存污染是指缓存中的数据与真实数据源中的数据不一致的现象，即缓存和数据源间无法保证最终的一致性。
为了尽可能的提高使用缓存时的一致性，已经总结不少更新缓存可以遵循设计模式，譬如 Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind Caching 等。其中最简单、成本最低的 Cache Aside 模式是指：
其中在写入缓存时，有必要专门强调两点：
Cache Aside 模式也会出现缓存中回填的内容与数据源的实际数据不一致的情况。但这种情况的概率是很低的，所以其仍然是以低成本更新缓存，并且获得相对可靠结果的解决方案。
——《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》 > 架构师的视角 > 透明多级分流系统 > 服务端缓存 > 缓存风险
缓存不是多多益善，它属于有利有弊，是真正到必须使用时才考虑的解决方案。
缓存穿透
如果查询的数据在数据源中根本不存在的话，缓存里自然也不会有，这类请求的流量每次都不会命中，每次都会触及到末端的数据源，缓存就起不到缓解压力的作用了，这种查询不存在数据的现象被称为缓存穿透。
为了解决缓存穿透，通常会采取下面两种办法：
缓存击穿
如果缓存中某些热点数据忽然因某种原因失效了，譬如典型地由于超期而失效，此时又有多个针对该数据的请求同时发送过来，这些请求将全部未能命中缓存，都到达真实数据源中去，导致其压力剧增，这种现象被称为缓存击穿。
要避免缓存击穿问题，通常会采取下面的两种办法：
缓存雪崩
不是针对单个热点数据的大量请求，而是由于大批不同的数据在短时间内一起失效，导致了这些数据的请求都击穿了缓存到达数据源，同样令数据源在短时间内压力剧增。
要避免缓存雪崩问题，通常会采取下面的三种办法：
缓存污染
缓存污染是指缓存中的数据与真实数据源中的数据不一致的现象，即缓存和数据源间无法保证最终的一致性。
为了尽可能的提高使用缓存时的一致性，已经总结不少更新缓存可以遵循设计模式，譬如 Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind Caching 等。其中最简单、成本最低的 Cache Aside 模式是指：
其中在写入缓存时，有必要专门强调两点：
Cache Aside 模式也会出现缓存中回填的内容与数据源的实际数据不一致的情况。但这种情况的概率是很低的，所以其仍然是以低成本更新缓存，并且获得相对可靠结果的解决方案。
——《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》 > 架构师的视角 > 透明多级分流系统 > 服务端缓存 > 缓存风险