缓存常见问题

缓存击穿

概念：对于一些设置了过期的key，如果这个key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一个热点数据

原因：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，该key没有命中，大量请求穿透到数据库服务器。

解决方案：

　　1）使用互斥锁；在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去Load Db，而是先使用setNx，去set一个Mutex key，当返回成功时，再进行Load Db的操作并回设缓存；

　　2）永远不过期；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

缓存雪崩

这个和缓存击穿类似，区别是这里针对的场景是多个key，前者是某一key缓存。

概念：大量的key设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻全部失效，最终造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。

原因：大量缓存在同一时间失效；大量请求落到后端DB上；

解决方案：

　　1）控制缓存并发、击穿现象发生

　　2）设置不同的过期时间，让缓存失效时间点尽量均匀

　　3）做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2缓存设置为长期（高可用缓存集群）

缓存穿透

概念：访问一个一定不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂断

原因：key被高并发访问；该key没有命中，去DB获取，所以会有大量请求穿透到数据库服务器

解决方案：

　　1）布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤，避免对底层数据存储系统造成压力

　　2）将未查询到的key的空值也写进缓存，但是可以设置一个较短的过期时间，最长不超过5分钟

注意点：

　　开发是否有将刚查询出来的数据放入缓存，尤其是对null的处理

缓存一致性

概念：当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。

原因：对同一个数据进行读写，在数据库层面并发的读写并不能保证顺序；可看上一篇博客关于《双写》问题描述

解决方案：请查阅《双写一致性》博文