分散式快取
快取雪崩
快取雪崩我們可以簡單理解為：由於原有快取失效，新快取未到期間所有原本應該訪問快取的請求都去查詢資料庫了，而對資料庫CPU和記憶體造成巨大壓力，嚴重的會造成資料庫當機。 從而形成一系列連鎖反應，造成整個系統崩潰。一般三種處理辦法：
- 一般併發量不是特別多的時候，使用最多的解決方案是加鎖排隊。
- 給每一個快取資料增加相應的快取標記，記錄快取是否失效，如果快取標記失敗，則更新資料快取。
- 為key設定不同的快取失效時間。
快取穿透
快取穿透是指使用者查詢資料，在資料庫沒有，自然在快取中也不會有。這樣就導致使用者查詢的時候，在快取中找不到，每次都要去資料庫查一遍，然後返回空（相當於進行了兩次無用查詢）。這樣請求就繞過快取直接查詢資料庫，這也是經常提的快取命中率問題。
有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器 ，將所有可能存在的資料雜湊到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法，如果一個查詢返回的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。通過這個直接設定的預設值存到快取，這樣第二次到快取中獲取就有值了，而不會繼續訪問資料庫。
快取預熱
快取預熱就是系統上線後，將相關快取資料直接載入到快取系統。這樣就可以避免在使用者請求的時候，先查詢資料庫，然後再將資料快取問題.使用者直接查詢事先被預熱的快取資料！
快取更新
快取更新除了快取伺服器自帶的快取失效策略之外（Redis預設的有6種策略可拱選擇），我們還可以根據具體的業務需求進行自定義的快取淘汰，常見的策略有兩種：
- 定時去清理過期的快取
- 當有使用者請求過來時，再判斷這個請求所用到的快取是否過期，過期的話就去底層系統得到新資料並更新快取
快取降級
當訪問量劇增、服務出現問題（如響應時間慢或不響應）或非核心服務影響到核心流程效能時，仍然需要保證服務是可用的，即使是有損服務。系統可以根據一些關鍵資料進行自動降級，也可以配置開關實現人工降級。降級的最終目的是保證核心服務可用，即使是有損的。而且有些服務是無法降級的（如加入購物車，支付）