緩存是為了加快讀寫速度，再了解redis這類框架層的緩存應用之前，我們不妨先思考下操作系統層面的緩存解決方案，這樣有助于我們更深的理解緩存，哪些是系統層面的，哪些是服務層面。

以下是一些常見的緩存問題及其解決方案，答案不止一個，需要大家發散性思考，針對業務應用場景去做取舍和抉擇：

Q 緩存一致性問題：

在數據庫更新數據時，同步更新緩存中的數據，以保證數據的一致性。
A 數據準時同步：通過消息隊列（MQ）來異步更新緩存，確保數據最終一致性。也可以考慮強一致性方案，不過性能有影響。

Q 緩存穿透問題：

請求不存在的數據，導致請求直接打到數據庫，可能引發性能問題。
A 解決方案：對請求參數進行校驗，如用戶鑒權、基礎校驗等。將不存在的數據也緩存，設置較短的過期時間。使用布隆過濾器來避免對數據庫的查詢。

Q 緩存擊穿問題：

高訪問量的key過期后，大量請求直接訪問數據庫，可能導致數據庫壓力過大。
A 解決方案：延長熱點數據的過期時間或設置為永不過期。使用互斥鎖，確保同一時間只有一個線程查詢數據庫并更新緩存。

Q 緩存雪崩問題：

大量key同時過期或緩存服務宕機，導致大量請求直接訪問數據庫。
A 解決方案：為key設置不同的過期時間，避免同時過期。使用高可用的分布式緩存集群，如Redis集群。

Q 雙寫不一致問題：

在更新操作時，可能會存在數據庫和緩存中數據不一致的情況。
A 解決方案：
設置較短的緩存過期時間。使用消息隊列輔助，先更新數據庫，再刪除緩存，如果刪除失敗則放入隊列重試。使用讀寫隊列串行化操作，但可能會降低吞吐量。

Q 緩存集中失效問題：

在高并發場景下，緩存集中失效可能導致大量請求直接訪問數據庫。
A 解決方案：
優化緩存策略，如使用分布式緩存。對緩存失效時間進行隨機化處理。

Q 緩存粒度控制問題

全量緩存可能導致內存和帶寬浪費，部分緩存可能影響性能。
A 解決方案：
根據業務需求合理選擇緩存粒度。實施智能緩存策略，如基于訪問頻率動態調整緩存。

以上問題專有名詞過多，如果記不住，可以用自己的話，進行歸納總結，再比對差異。