缓存中和数据库中都没有数据被大量请求，这些请求直接穿透到数据库中，失去了缓存层存在的意义，导致数据库压力过大。
解决方案：
1.数据库中获取不到数据时，将null值放入到缓存中。Redis缓存中可以使用exists命令判断数据是否存在于缓存中，而不是通过值是否为null来判断。（伪造数据攻击时，此方法也会导致缓存中数据增多，所以此类缓存过期时间可以稍微短点儿。）
2.接口层设置拦截。拦截不符合规则的数据，比如请求过来非11位的手机号，全部拦截下来。
缓存中没有但数据库中存在的某个热点数据，大量请求直接到达数据库。
解决方案：
1.锁。使用分布式锁，保证只有一个请求到数据库中。
2.自动续期。利用定时任务，在缓存失效前通过查询数据库来更新缓存。
3.热点数据设置为永不过期。
缓存中数据大面积失效或缓存服务不可用时，大量请求直接到达数据库。
解决方案：
1.缓存中数据的失效时间增加随机值。
2.数据预热。秒杀活动开始前，将所有秒杀商品提前加载到缓存中。
3.使用高可用的缓存部署。