文章目录

• 一、缓存是什么？
• 二、Redis缓存的更新策略
• 三.缓存穿透
• 四、缓存雪崩
• 五、缓存击穿

一、缓存是什么？

缓存就是数据交换的缓冲区（cache），是存储数据的临时地方，一般读写性能较高。

缓存的作用

• 降低后端的负载
• 提高读写效率
• 降低相应时间

缓存的作用模型

缓存的成本

• 维护数据一致性需要一定的成本（缓存的数据来自于数据库，但数据库的数据发生改变时，缓存中的数据也需要做出即时的改变，该过程的维护就是数据一致性需要的成本。）
• 代码维护成本
• 运维的成本

二、Redis缓存的更新策略

分析-自动更新策略的实现方案

• Cache Aside Pattern:由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存
• Read/Write Through Pattern:缓存与数据库整合为一个服务，由服务器统一维护一致性。调用者调用改服务，无需关心缓存一致性问题。
• Writer Behind Caching Pattern:调用者只操作缓存，由其他线程异步将缓存数据持久化到数据库，保证最终的一致性

操作缓存和数据库时需要考虑的三个问题:

缓存更新策略的选择

• 低一致性需求：使用不错淘汰机制。如商品的分类的查询缓存等
• 高一致性需求：如商品的价格，销量的查询缓存等，随时间变化较快的属性

三.缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求就都会直接打到数据库。


常见的解决方案有如下两种

1. 缓存空对象
   优点：实现简单，方便维护
   缺点：存在额外的内存消耗，甚至造成短期的数据不一致（例如某一时间点线程a查询数据K，在缓存和数据库中查询均未命中，这时Redis就会为数据K缓存对应的null值，过了一段时间数据，线程b先数据库插入了数据K且不为null,而此时缓存中数据K对应的值仍然为null，这就造成了数据不一致）
   

2. 布隆过滤
   优点：内存占用少，没有多余的key
   缺点：实现复杂，存在误判的可能
   

缓存击穿的解决方案的各种解决方案

• 缓存null
• 布隆过滤
• 增强ID的复杂度，避免他人猜测ID规律，恶意攻击数据库
• 做好数据的基础格式校验
• 加强用户权限校验
• 做好热点参数的限量

四、缓存雪崩

缓存雪崩是指同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis服务器宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大的压力。

解决方案

• 给不同的Key的TTL添加随机值，避免大量Key同时过期失效
• 利用Redis集群提高服务器的可以性
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

五、缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问瞬间给数据库带来巨大的冲击。

缓存基础的两种解决方案

• 互斥锁
  
• 逻辑过期：给数据添加一个 expire属性值，例如：

当expire设置的时间值失效，就会触发如下机制，避免缓存击穿问题

优缺点分析