一.什么样的数据适合缓存
二.缓存策略一些问题应对总结
(1).缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。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，这就是漏洞。
应对方案：
- 如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将此key对应的value设置为一个默认的值，比如“NULL”，并设置一个缓存的失效时间。当然这个key的时效比正常的时效要小的多
- 采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力。
(2).缓存雪崩
缓存雪崩是指在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，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。
应对方案：
1.将系统中key的缓存失效时间均匀地错开，防止统一时间点有大量的key对应的缓存失效。比如我们可以在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。
2.建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存。
3.在固定的缓存时间上加上随机时间长度，比如固定缓存5分钟加上随机的1到3分钟不等，在一定程度上可以避免缓存雪崩。
(3).缓存击穿
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：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
应对方案：
1.双缓存策略
2.缓存永远不过期
这里的“永远不过期”包含两层意思：
(1) 从缓存上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
(2) 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期.