zxframe主要用于有高访问量的项目，对高并发瓶颈有成套成熟解决方案，让你的服务稳健可用 *.支持读写分离，分库分表，读数据源熔断，数据源运行监控 *.支持JPA，既有hibernate的便捷操作，又有mybatis的sql集中编写or管理的风格；支持乐观锁 *.支持防缓存穿透，防缓存击穿，防缓存雪崩 *.支持多层次缓存：本地一级缓存，本地全局二级缓存，远程缓存，查询缓存，方法级别缓存 *.支持缓存融入事务，业务异常不提交缓存数据 *.支持通用分布式锁 *.支持全服务热更新配置 *.支持服务

一、缓存处理流程 处理Reids缓存引发的问题时，我们首先得知道缓存处理的一个流程，如下图： 二、缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩 缓存穿透 描述：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1024”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。 解决方法: 1.接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截； 2.从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为k

Redis 经常用于系统中的缓存，可以极大地提高了系统性能和效率，但同时也带来一些问题。一个是数据一致性问题。从严格意义上讲，只要使用缓存，就会出现一致性问题，这是无法解决的。另一个问题是本文将讨论的缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩，这三个问题不仅限于 Redis，其他缓存工具同样需要面对这三个问题。接下来我详细讲解这三个问题以及对应的解决方案。 一、缓存穿透 缓存穿透意味着当用户查询数据库不存在数据时，返回的结果为空，并且结果不会在缓存中存储。假设用户不断发起这样的请求，它将永远不会访问缓存，

设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。 这里不涉及一级缓存还是二级缓存，主要是讲述使用缓存的时候可能会遇到的一些问题以及一些解决办法 我们使用缓存的时候流程一般是这样： 当我们查询一条数据时，先去查询缓存，如果缓存有就直接返回，如果没有就去查询数据库，然后返回并缓存。 这种情况下就可能会出现一些现象。 缓存穿透 正常情况下，我们去查询数据都是存在。 那么请求查询一条压根儿数据库中根本就不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据，但是请求每次都会