一：缓存失效问题

1.缓存穿透——查一个不存在的数据

概念：缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的 null 写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

风险：在流量大时，可能 DB 就挂掉了，要是有人利用不存在的 key 频繁攻击我们的应用，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃，这就是漏洞。

解决：把查询出来的null结果同时加入缓存，并且对查询出来的空结果加入短暂的过期时间。三分钟以后就会清除掉空结果，重新查询数据库，为了防止从缓存查出来的数据一直为空。

2.缓存雪崩——存储的数据在同一时间大面积失效

概念：缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。

解决：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

3.缓存击穿——热点key在高并发的时候过期

概念：对于一些设置了过期时间的 key，如果这些 key 可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：如果这个 key 在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个 key 的数据查询都落到 db，我们称为缓存击穿。

解决：加锁，大量并发只让一个去查，其他人等待，查到结果以后释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去数据库查询。

二：加锁解决缓存击穿

1.单体锁——服务只部署在一台服务器上

拿到锁的第一时间，先看看缓存里面有没有，有可能上一个人已经放好了。如果没有再去查询数据库

   /**
     * 查出所有分类，按照要求返回,从数据库查询并且封装数据
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDb() {
        synchronized (this){
            String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
            if(!StringUtils.isEmpty(catalogJson)){
                TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>> typeReference = new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {};
                Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson,typeReference);
                return result;
            }
            //从数据库获取三级分类方法，此刻不做演示
        }
    }

只要是同一把锁就能锁住这个锁的所有线程
synchronized (this)：springboot所有的组件在容器中都是单例的，只要所有请求用同一个this就能锁住
this代表当前对象，有多少台服务器就会有多少个this对象
synchronized 和lock都是本地锁，只能所住当前进程

分析：分布式情况下每个服务器this对象不一样，有多少服务器就会有多少人请求访问进来，所以此时我们每个this对象代表不同的锁，所以此时我们想要锁住所有，必须要使用分布式锁。

2.单体锁时序问题

流程：
1）当第一个线程查询缓存没有数据时，就会查询数据库，然后将查询到的结果放进缓存。
2）此时第二个缓存进来，第一次查询的结果还没有放进缓存，因为放进缓存的时间挺久的，就会导致第二次线程仍然会查询数据库，就没有锁住。
3）所以我们要在放进缓存以后，再去让第三个线程进来。
代码实现：

  /**
     * 查出所有分类，按照要求返回,从数据库查询并且封装数据
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDb() {
        synchronized (this){
            String catalogJson = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
            if(!StringUtils.isEmpty(catalogJson)){
                TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>> typeReference = new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {};
                Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson,typeReference);
                return result;
            }
            //从数据库获取三级分类方法，此刻不做演示
            Object entity = fromDb();
            String s = JSON.toJSONString(entity);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJson",s,1, TimeUnit.DAYS);
            return entity;
        }
    }