缓存常见问题

什么是缓存

凡事位于速度相差较大的两种介质之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构，都称为缓存。
缓存是一种设计模式，其利用增加存储空间的方式，实现低速部件与高速部件之间的解耦。只要是实现了解耦的地方就有存在缓存的可能。
缓存用空间换时间解决问题，空间不可无限使用。因此需要考虑如何节省空间、如何提供缓存命中率、如何确定有效的更新策略等问题。

为什么使用缓存

高性能
高并发
保护数据库

缓存使用中的常见问题与方案

2.1 缓存穿透

描述：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。
解决方案：
- 缓存空对象优点：实现简单缺点：空对象占用内存资源
- 布隆过滤器优点：效果好缺点：实现复杂度较高
- 布隆过滤器原理:
  布隆过滤器由一个长度为m比特的位数组（bit array）与k个哈希函数（hash function）组成的数据结构。位数组初始化均为0，所有的哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列。当要向布隆过滤器中插入一个元素时，该元素经过k个哈希函数计算产生k个哈希值，以哈希值作为位数组中的下标，将所有k个对应的比特值由0置为1。当要查询一个元素时，同样将其经过哈希函数计算产生哈希值，然后检查对应的k个比特值：如果有任意一个比特为0，表明该元素一定不在集合中；如果所有比特均为1，表明该集合有可能性在集合中。为什么不是一定在集合中呢？因为不同的元素计算的哈希值有可能一样，会出现哈希碰撞，导致一个不存在的元素有可能对应的比特位为1。
  布隆过滤器认为不在的，一定不会在集合中；布隆过滤器认为在的，可能在也可能不在集合中。
  布隆过滤器特点
  优点：
  节省空间：不需要存储数据本身，只需要存储数据对应hash比特位
  时间复杂度低：插入和查找的时间复杂度都为O(k)，k为哈希函数的个数
  缺点：
  存在假阳性：布隆过滤器判断存在，可能出现元素不在集合中；判断准确率取决于位数组的长度和哈希函数的个数
  布隆过滤器适用场景
  网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；
  反垃圾邮件，从数十亿的邮件列表中判断某邮箱是否为垃圾邮箱；
  银行、征信系统的黑名单机制；
  缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆过滤器中，当攻击者大量尝试访问不存在的缓存key时，迅速返回，避免缓存及DB挂掉。

2.2 缓存击穿

描述：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，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。（这个和缓存雪崩的区别在于缓存击穿针对某一key缓存，缓存雪崩是很多key）
解决方案：
- 1、使用互斥锁(mutex key)，就是在缓存失效的时候，不立即去查询数据库，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再查询数据库并设置缓存，之后再清掉互斥锁；如果查询到互斥锁已存在，则等待后再查询。
- 2、热点数据永不过期，不设置过期时间。

2.3 缓存雪崩

描述：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，请求直接落到数据库上，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
- 均匀过期：设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。通常可以为有效期增加随机值或者统一规划有效期。
  加互斥锁：跟缓存击穿解决思路一致，同一时间只让一个线程构建缓存，其他线程阻塞排队。
- 缓存永不过期：缓存在物理上永远不过期，用一个异步的线程更新缓存。
  双层缓存策略：使用主备两层缓存。

2.4 缓存预热

描述：
缓存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，这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据回写到缓存。如果不进行预热，那么 Redis 初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。
解决方案：
- 数据量不大的时候，项目启动的时候进行加载缓存动作；
- 数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；
- 数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

2.5 缓存降级与限流

短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

2.6缓存更新策略

旁路模式(Cache-Aside Pattern)
- 失效：应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。
- 命中：应用程序从cache中取数据，取到后返回。
- 更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。
读穿透(Read Through Patten)

读穿透模式：就是在查询操作中更新缓存，也就是说，当缓存失效的时候（过期或LRU换出），Cache Aside是由调用方负责把数据加载入缓存，而Read Through则用缓存服务自己来加载，从而对应用方是透明的。
写穿透(Write Through Pattern)

写穿透模式：和Read Through相仿，不过是在更新数据时发生。当有数据更新的时候，如果没有命中缓存，直接更新数据库，然后返回。如果命中了缓存，则更新缓存，然后再由Cache自己更新数据库（这是一个同步操作）
回写模式(Write Back Pattern)

在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的I/O操作速度很快（因为直接操作内存）。因为异步，write back还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观。

业务中使用缓存的一点总结

缓存类型
- 分布式缓存
- 本地缓存
缓存内容
- 业务数据: 接口强依赖缓存。缓存元信息数据
- 具有操作属性的配置数据
- 分布式锁
- 临时储存的业务数据，类似mq
缓存更新模式
- 更新数据库时通过MQ触发缓存更新。中间件监听binlog，使用消息队列下发消息，由MQ消费者处理消息构建缓存。
- 回写模式，接口写缓存由定时任务消费落库(一些对数据时效性不高的业务点)。
- 通过消息队列异步更新的方式相当于是写穿透，系统自身具有缓存更新能力。相对于读模式代码简化，解耦缓存构建和业务写库，同时使得架构更复杂，缓存时效性依赖消息系统的时效性。
HashTag: key中使用{}将固定特征的数据存储到相同的实例中，在一定程度中起到隔离的作用同时方便数据统计，缺点是可能会导致数据分布不均匀。
如果key中包含了{符号，且在{符号后存在}符号，并且{和}之间至少有一个字符，则有效部分是指{和}之间的部分