分布式緩存是網(wǎng)站服務(wù)端經(jīng)常用到的一種技術(shù)硬猫，在讀多寫少的業(yè)務(wù)場景中，通過使用緩存可以有效地支撐高并發(fā)的訪問量改执，對后端的數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源做到很好地保護⌒ッ郏現(xiàn)在市面上有很多分布式緩存，比如Redis辈挂、Memcached以及阿里的Tair等衬横，不管我們使用的哪種緩存產(chǎn)品，基本上都會遇到緩存擊穿终蒂、緩存失效以及熱點key的問題蜂林。如何有效地防止這些問題，也是我們在享受緩存帶來的紅利地同時后豫，必須要解決地難題悉尾。
通常我們在使用緩存時候都是先檢查緩存中是否存在，如果存在直接返回緩存內(nèi)容挫酿，如果不存在就直接查詢數(shù)據(jù)庫然后再緩存查詢結(jié)果返回构眯，例如下圖所示，
緩存擊穿：
描述
查詢一個數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)早龟，比如商品詳情惫霸，查詢一個不存在的ID，每次都會訪問DB葱弟，如果有人惡意破壞壹店，很可能直接對DB造成過大地壓力。
解決方案：
當(dāng)通過某一個key去查詢數(shù)據(jù)的時候芝加，如果對應(yīng)在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都不存在硅卢，我們將此key對應(yīng)的value設(shè)置為一個默認的值，比如“NULL”，并設(shè)置一個緩存的失效時間将塑，這時在緩存失效之前脉顿，所有通過此key的訪問都被緩存擋住了。后面如果此key對應(yīng)的數(shù)據(jù)在DB中存在時点寥，緩存失效之后艾疟，通過此key再去訪問數(shù)據(jù)，就能拿到新的value了敢辩。
緩存失效：
描述
在高并發(fā)的環(huán)境下蔽莱，如果此時key對應(yīng)的緩存失效，此時有多個進程就會去同時去查詢DB戚长，然后再去同時設(shè)置緩存盗冷。這個時候如果這個key是系統(tǒng)中的熱點key或者同時失效的數(shù)量比較多時，DB訪問量會瞬間增大历葛，造成過大的壓力正塌。
解決方案：
將系統(tǒng)中key的緩存失效時間均勻地錯開，防止統(tǒng)一時間點有大量的key對應(yīng)的緩存失效恤溶；
重新設(shè)計緩存的使用方式，當(dāng)我們通過key去查詢數(shù)據(jù)時帜羊，首先查詢緩存咒程，如果此時緩存中查詢不到，就通過分布式鎖進行加鎖讼育，取得鎖的進程查DB并設(shè)置緩存帐姻，然后解鎖；其他進程如果發(fā)現(xiàn)有鎖就等待奶段，然后等解鎖后返回緩存數(shù)據(jù)或者再次查詢DB饥瓷。
熱點key：
描述
緩存中的某些Key(可能對應(yīng)用與某個促銷商品)對應(yīng)的value存儲在集群中一臺機器，使得所有流量涌向同一機器痹籍，成為系統(tǒng)的瓶頸呢铆，該問題的挑戰(zhàn)在于它無法通過增加機器容量來解決。
解決方案：
客戶端熱點key緩存：將熱點key對應(yīng)value并緩存在客戶端本地蹲缠，并且設(shè)置一個失效時間棺克。對于每次讀請求，將首先檢查key是否存在于本地緩存中线定，如果存在則直接返回娜谊，如果不存在再去訪問分布式緩存的機器。
將熱點key分散為多個子key斤讥，然后存儲到緩存集群的不同機器上纱皆，這些子key對應(yīng)的value都和熱點key是一樣的。當(dāng)通過熱點key去查詢數(shù)據(jù)時，通過某種hash算法隨機選擇一個子key派草，然后再去訪問緩存機器撑帖，將熱點分散到了多個子key上。
