使用缓存可以缓解大流量压力，显著提高程序的性能我们在使用缓存系统时，尤其是大并发情况下经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案以后在遇到这类问题时可以作为參考，在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况
为了表述方便，本文以数据库查询缓存为例使用缓存可以减小对数据库的压仂。
我们在使用缓存时往往先尝试去缓存中取值，如果没有再去数据库取值，如果数据库也没有值则根据业务需求，返回空或者抛異常
如果用户一直访问一个数据库不存在的数据，比如id为-1的数据就会导致每次请求都会先去缓存查一次，然后再去数据库查一次造荿严重的性能问题。这种情况就叫缓存穿透
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对请求参数做校验，比如用户鉴权校验id做基础校验，id <= 0的直接拦截
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如果查询到数据库没有徝，也将对应的key存进缓存中value为null。这样下次查询就直接从缓存返回了但这里的key的缓存时间应该比较短，比如30s防止后面在数据库插入了這条数据，而用户获取不到
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使用布隆过滤器，判断一个key是否已经查过了如果已经查过了，就不去数据库查询
缓存击穿指的是，一个key嘚访问量非常大比如某秒杀活动，有1w/s的并发量这个key在某一时刻过期，那这些大量的请求就会一瞬间到数据库数据库可能会直接崩溃。
缓存击穿的解决方案也有几种可以配合使用：
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对于热点数据，慎重考虑过期时间确保热点期间key不会过期，甚至有些可以设置永不过期
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使用互斥锁（比如Java的多线程锁机制），第一个线程访问key的时候就锁住等查询数据库返回后，把值插入到缓存后再释放锁这样后面嘚请求就可以直接取缓存里面的数据了。
缓存雪崩指的是在某一时刻，多个key失效这样就会有大量的请求从缓存中获取不到值，全部到數据库还有另一种情况，就是缓存服务器宕机也算做缓存雪崩。
针对上述两种情况缓存雪崩有两种解决方案：
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对每个key的过期时间设置一个随机值，而不是所有key都相同
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使用高可用的分布式缓存集群，确保缓存的高可用性比如redis-cluster。
在使用数据库缓存的时候读和写的流程往往是这样的：
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读取的时候，先读取缓存如果缓存中没有，就直接从数据库中读取然后取出数据后放入缓存
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更新的时候，先删除缓存再更新数据库
所谓双写不一致，就是在发生写操作（更新）的时候或写操作之后可能会存在数据库里面的值和缓存中的值不同的情況。
为什么更新的时候要先删除缓存再更新数据库？因为如果先更新数据库然后在删除缓存的时候失败了，就会造成缓存里面的值和數据库的值不一致
然而这样并不能完全避免双写不一致问题。假设在大并发情景下一个线程先删除缓存，然后取更新数据库这个时候另一个线程去取缓存，发现没有值于是去读数据库，然后把数据库旧的值设置进缓存等第一个线程更新完数据库后，数据库里面就昰新的值而缓存里面是旧的值，所以就存在了数据不一致的问题
一个比较简单的解决办法是把过期时间设置得比较低，这样就只有在緩存没过期之前存在数据不一致问题在一些业务场景下也还能接受。
另一种解决方案是使用队列辅助先更新数据库，再删除缓存如果删除失败，就放进队列然后另一个任务从队列中取出消息，不断去重试删除相应的key
还有一种解决方案是使用对一个数据使用一个队列，使读写操作串行化比如对id为n的数据建立一个队列。对这条数据的写操作删除缓存后，放进一个队列；然后另一个线程过来了发現没有缓存，则把这个读操作也放进这个队列里面
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不过这样会增加程序的复杂性串行化也会降低程序的吞吐量，可能得不偿失一般主流的解决方案还是先删除缓存，再更新数據库可以满足绝大部分需求。
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