1. 缓存穿透：查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的id，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成影响。

解决办法：对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。

2.缓存失效：如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。

当发生大量的缓存穿透，例如对某个失效的缓存的大并发访问就造成了缓存雪崩。

http://www.oschina.net/question/54100_31749

 

缓存系统不得不考虑的另一个问题是缓存穿透与失效时的雪崩效应。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被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个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。

有 很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，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，从而避免了对底层存储系统的查询压力。在数据魔方里，我们采用了一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

缓 存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。遗憾的是，这个问题目前并没有很完美的解决方案。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。在数据魔方中，我们设计的缓存过期机制理论上能够将各个客户端的数据失效时间均 匀地分布在时间轴上，一定程度上能够避免缓存同时失效带来的雪崩效应。

http://www.cnblogs.com/AloneSword/p/3931905.html