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前言
问题与解决方案
缓存击穿
缓存穿透
缓存雪崩
缓存一致性
前言
在提升接口性能的方案中，毫无疑问，使用缓存是最有效果的，但同时也会带来新的问题。
- 缓存击穿
- 缓存穿透
- 缓存雪崩
- 缓存一致性
以上问题都是引入缓存需要考虑的，在设计时就需要做好相应的解决措施。
问题与解决方案
缓存击穿
缓存击穿是指在高并发的情况下，某个热点key突然失效或者未被缓存，导致大量请求直接穿透到后端数据库，从而使得数据库负载过高，甚至崩溃的问题。
这种情况通常发生在缓存中的热点数据过期或失效时，由于并发用户特别多，读缓存没读到数据后同时去数据库中取数据，引起数据库压力瞬间增大。
解决方案：
- 设置热点数据永不过期：对于基本不会发生更新的热点数据，可以将其设置为永不过期，以避免缓存击穿的发生。但这种方法需要谨慎使用，以免影响数据的实时性。
- 使用分布式锁：在缓存失效时，通过分布式锁（如Redis、zookeeper等）控制只有一个线程去数据库查询并更新缓存，其他线程则等待锁释放后访问缓存。
- 缓存预热：在系统启动或低峰时段，预先将热点数据加载到缓存中，避免在高并发时从数据库加载数据。
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需要从数据库查询，而查询的结果在数据库中也不存在，因此不会写入缓存。这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。
当用户或系统查询一个在数据库中不存在的数据时，由于缓存中没有缓存该数据（因为数据本身不存在），每次查询都会失败并直接访问数据库。
解决方案：
- 使用布隆过滤器：同缓存击穿中的布隆过滤器使用方式，对于不存在的数据直接返回空结果，避免无效的数据库查询。
- 空值缓存：对于查询结果为空的数据，也将其缓存起来（但设置一个较短的过期时间），这样再次查询相同的数据时就可以直接从缓存中返回空结果，避免查询数据库。
缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
当缓存中大量数据同时过期时，如果此时有大量请求需要访问这些数据，那么这些请求都会直接穿透到数据库，导致数据库压力骤增。
解决方案：
- 随机过期时间：在设置缓存的过期时间时，采用随机时间策略，避免大量缓存同时过期。
- 限流降级：在缓存雪崩发生时，通过限流措施限制对数据库的访问频率，同时开启降级策略，将一些非核心功能暂时关闭或简化处理。
缓存一致性
在非并发情况下，由于写数据库和更新缓存之间存在时间差，所以在这段时间差内，就会出现数据不一致问题，即缓存的数据和数据库中的数据不一致。
而在并发情况下，存在写写并发和读写并发的情况，同样也会导致缓存与数据库数据不一致。
写写并发（有两种写入方式：先操作数据库再操作缓存，先操作缓存再操作数据库；这里以先操作数据库再操作缓存为例）
| 写线程 | 写线程 |
|---|---|
| 写数据库 写入100 | |
| 写数据库 写入200 | |
| 写缓存 写入200 | |
| 写缓存 写入100 |
读写并发
| 写线程 | 读线程 |
|---|---|
| 读缓存 缓存无值 | |
| 读数据库 读取200 | |
| 写数据库 写入100 | |
| 写缓存 写入100 | |
| 写缓存 写入200 |
解决方案：
保证数据库和缓存的数据一致性，有两种方式
- 更新缓存
- 删除缓存
如果选择更新缓存，无论是先更新缓存再更新数据库，还是先更新数据库再更新缓存，只要第二个更新操作除了问题，就会出现缓存不一致问题了。
如果选择删除缓存，如果是先先更新数据库再删除缓存，那么如果删除缓存操作失败了，那么还是会出现缓存不一致问题。如果是先删除缓存再更新数据库，即使第二步更新数据库失败了，由于缓存被删除了，下一次读取则会从数据库中获取再写入缓存中，不会出现缓存不一致问题。
所以应当采用先删除缓存，再更新数据库的策略来保证缓存一致性
但是采用删除缓存的策略，实际上就会放大了读写并发问题，在高并发场景下，同样会出现缓存不一致问题。为了解决这个问题，可以使用延迟双删的方案，在一定程度上解决。
延迟双删实际上就是在先删除缓存，再更新数据库的基础上，延时一小段时间再去删除缓存。如果真的出现了读写并发导致的缓存不一致问题，延迟删除缓存的操作能够将旧的缓存值删掉，从而解决数据不一致问题。但这种写法实际上是对错误的一个补偿措施，并没有彻底地解决高并发下的缓存一致性问题。
如果业务上真的需要做到强一致性，则只能使用分布式锁来控制了，更新数据库和更新缓存的操作使用同一把分布式锁，但是这样就与高并发没有啥关系了。
如果业务上只需要做到最终一致性的话，使用先删缓存再写数据库，或者是使用延迟双删就能实现了，也可以借助中间件来实现数据库与缓存的数据一致性（MySQL使用canal来同步），但是引入新的中间件实际上又得考虑新的问题，延迟双删针对绝大部分场景实际上就够用了，所以这里就不展开讲了（也没有在实际场景下使用过，我不会）