缓存穿透是指在使用缓存的系统中，大量的请求查询一个不存在于缓存中、也不存在于数据库中的数据，导致这些请求都穿透到数据库，从而增加了数据库的负担。
缓存穿透通常是由于攻击或者业务逻辑出现问题导致的。攻击者可能会故意请求不存在的数据，以观察系统的行为或者造成系统压力。业务逻辑问题可能是由于代码缺陷或者数据异常导致。
缓存穿透是一种在使用缓存的系统中发生的问题，其主要特点包括：
大量无效请求： 缓存穿透通常导致大量的请求查询不存在于缓存中、也不存在于数据库中的数据。这些请求对于系统来说是无效的，因为无论如何都无法命中缓存。
频繁查询数据库： 由于缓存中不存在所需数据，每个无效请求都会导致系统频繁查询数据库。这增加了数据库的负担，可能导致数据库性能下降。
无法命中缓存： 缓存穿透的核心问题是大量请求无法命中缓存，因为查询的数据根本不存在。这导致了缓存层的失效，无法提供应有的性能优势。
可能导致数据库压力激增： 缓存穿透会导致数据库频繁地处理大量查询请求，可能引发数据库压力激增，甚至影响整个系统的正常运行。
潜在的安全风险： 如果攻击者有意地发起大量查询不存在的数据的请求，可以利用缓存穿透攻击系统，观察系统行为、产生大量无效请求，可能引发拒绝服务（DoS）攻击。
缓存穿透的特点使得系统容易受到攻击或因为大量无效请求而浪费资源。因此，缓存穿透问题需要得到有效的缓解和防范。
缓存穿透解决方案：
布隆过滤器（Bloom Filter）：
缓存空对象（Null Object Caching）：
热点数据预热：
使用互斥锁（Mutex Locking）：
限制请求频率：
使用场景：
高并发系统：
数据分布不均匀的系统：
对查询结果为空的系统：
对攻击防范要求较高的系统：
需要实时性的系统：
在实际应用中，具体选择哪种解决方案和使用场景取决于系统的特性、业务需求以及系统对性能和安全性的要求。通常，可以根据具体情况综合使用不同的解决方案，以达到更好的效果。
缓存雪崩是指在缓存中大量的缓存数据在同一时间失效或者清空，导致大量的请求直接打到底层存储系统（通常是数据库），从而产生短时间内的剧烈访问压力，可能导致存储系统崩溃。
缓存雪崩是一种缓存系统在同一时间大规模失效，导致大量请求直接落到底层存储系统上的现象。以下是缓存雪崩的主要特点：
大规模失效： 缓存雪崩通常是由于大量缓存数据在同一时间点失效或清空，导致缓存系统无法有效地提供服务。
高并发访问： 由于缓存数据同时失效，大量请求直接打到底层存储系统上，产生了高并发的访问压力。
瞬时请求激增： 缓存雪崩会在短时间内形成突发的请求高峰，可能导致底层存储系统瞬时的不可用。
系统压力骤增： 缓存雪崩事件发生时，底层存储系统会承受突然增加的请求负荷，可能导致系统性能下降或崩溃。
可能引发级联故障： 缓存雪崩可能引发其他相关组件或服务的故障，形成级联效应，对整个系统造成更大的影响。
难以预测的时间点： 缓存雪崩的发生通常是由于缓存数据失效的时间点难以预测，使得系统在失效发生时无法提前做好充分的准备。
理解了这些特点有助于预防和处理缓存雪崩问题。采取合适的策略，如设置不同的过期时间、使用多级缓存、预热缓存等，能够有效降低缓存雪崩风险，提高系统的稳定性和性能。
缓存雪崩的解决方案：
不同的过期时间：
随机过期时间：
持久化缓存：
热点数据永不过期：
限流和降级：
使用多级缓存：
预热缓存：
缓存数据依赖关系处理：
应用场景：
电商系统：
社交平台：
金融系统：
新闻媒体网站：
在线游戏：
在不同的应用场景中，可以根据实际需求和业务特点选择合适的缓存雪崩解决方案，以确保系统能够在高并发时保持稳定性和可用性。
缓存好比电脑的快速备忘录，能迅速提供所需信息。但有两个麻烦：缓存穿透是请求的信息在缓存和数据库都找不到，导致系统超忙；缓存雪崩就像突然的大雪，所有请求一下子涌向数据库，让系统不堪重负。为了避免这些问题，我们可以采取一些小巧妙，比如使用布隆过滤器拦截无效请求、设置不同的缓存过期时间、提前加载重要数据。这些方法就像是提前在雪来临前做好防护，保护系统免受压力。