缓存雪崩

如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，就造成了缓存雪崩。

如何解决缓存雪崩

1. 如果缓存经常在一个时间消失，就要考虑key的过期时间是不是一样的，可以随机一下过期时间，避免缓存过期时间一起失效。
2. 取缓存的时候加锁，这样可以保证不会大部分数据请求到缓存，但是限制的并发。
3. 我们还是要保证缓存系统没有崩溃，比如你用redis，可以使它高可用，可以使用 主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
4. 如果你的系统第一次就可能会有很大的流量，可以考虑数据预热，就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统

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，这将导致这个不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。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。

如何解决缓存穿透

1. 缓存空值，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。更好的是让这个空值结果替我们去查数据库。
2. 使用布隆过滤BloomFilter，优势就是占用内存空间很小，位存储；性能特别高，使用key的hash判断key存不存在，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，在缓存之前在加一层BloomFilter，在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库。

​ 缓存击穿

在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。

如何解决缓存击穿

1. 增加互斥锁，redis类似

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表缓存值过期
          //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
                      sleep(50);
                      get(key);  //重试
              }
          } else {
              return value;      
          }
 }

如何保证缓存与数据库的双写一致

缓存和数据库都是分别更新的，我们没有办法保证这2个始终是一致的。但是我们可以追求最终一致。现在普遍的策略就是不要更新缓存，我们先删除缓存，然后更新数据库，可能发生的是删除缓存和更新数据库之间又有数据读缓存，这个时候可以采用延迟双删。

（1）先淘汰缓存

（2）再写数据库（这两步和原来一样）

（3）休眠x秒，再次淘汰缓存

这么做，可以将x秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。x的时间与自己业务的时间相符。

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