缓存一致性问题
当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。
缓存并发问题
缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。那如何避免类似问题呢？我们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或者过期的情况下，先尝试获取到锁，当更新或者从数据库获取完成后再释放锁，其他的请求只需要牺牲一定的等待时间，即可直接从缓存中继续获取数据。
缓存穿透问题
缓存穿透在有些地方也称为“击穿”。很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。
这其实是一种误解。真正的缓存穿透应该是这样的：
在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力。
可以通过下面的几种常用方式来避免缓存传统问题：
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（非null），如果是缓存单个对象，可以通过字段标识来区分。这样避免请求穿透到后端数据库。同时，也需要保证缓存数据的时效性。这种方式实现起来成本较低，比较适合命中不高，但可能被频繁更新的数据。
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，这样避免请求穿透到后端数据库。这种方式实现起来相对复杂，比较适合命中不高，但是更新不频繁的数据。
缓存颠簸问题
缓存的颠簸问题，有些地方可能被成为“缓存抖动”，可以看做是一种比“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。这里不做过多阐述，可以参照其他章节
