总体来说，缓存在使用的过程中主要面临以下几个问题：
- 缓存击穿（某个热点数据的key失效了）
缓存中无数据，但是数据库中有数据，由于是热点key，如果同一时间大量请求进来会导致数据库压力大增 - 缓存雪崩
与缓存击穿类似，只不过缓存雪崩是多个热点key同时失效 - 缓存穿透
查询不存在的数据，当同时有大量请求查询不存在的数据时，会对数据库造成巨大的压力。
缓存使用过程中的问题解决思路：
关于缓存击穿：
- 设置热点数据不过期
- 定时任务更新缓存热点数据
- 设置互斥锁：当发现缓存中不存在数据时枷锁，其他线程访问时需要等待直到数据更新到缓存中
- 在springcache中，通过在@Cacheable注解中使用sync=true选项，可以将底层缓存锁住，也就是互斥锁的解决方案。
关于缓存雪崩：
- 为热点数据设置不同的过期时间
- 设置热点数据永不过期
- 定时任务更新缓存热点数据
- 在springcache中，在CacheManager中配置多个过期时间维度
关于缓存击穿：
- 在应用层对不合理请求进行过滤
- 对不存在的数据进行缓存，设置较短的过期时间
- 在springcache中，配置缓存空结果：在配置文件中，设置cache-null-value:true(默认为true）；注解中默认不配置condition或者unless