? ? ? ?當(dāng)我們使用一項(xiàng)技術(shù)時(shí)，我們就需要對(duì)它有一定的了解，知道我們?yōu)槭裁匆ナ褂盟途担軌蚍治鍪褂眠@項(xiàng)技術(shù)所帶來(lái)的的回報(bào)以及我們所需要付出的代價(jià)碉碉。
緩存所帶來(lái)的收益：
??高速讀寫(xiě)：緩存會(huì)加速讀寫(xiě)速度，利用CPU L1/L2/L3 Cache淮韭、Linux page Cache加速硬盤(pán)讀寫(xiě)垢粮、瀏覽器緩存、Ehcache緩存緩存數(shù)據(jù)靠粪，其性能都會(huì)比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)高很多蜡吧，內(nèi)存級(jí)別的讀寫(xiě)性能大大優(yōu)于磁盤(pán)級(jí)別的讀寫(xiě)性能。
? ? ? ?降低后端負(fù)載：后端服務(wù)器業(yè)務(wù)通過(guò)使用Redis減少對(duì)MySQL的請(qǐng)求訪問(wèn)占键，降低MySQL負(fù)載等昔善。
緩存所帶來(lái)的代價(jià)：
? ? ? ?數(shù)據(jù)不一致：緩存層和數(shù)據(jù)庫(kù)層面數(shù)據(jù)不一致，例如Redis已經(jīng)對(duì)某條復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存畔乙，此時(shí)通過(guò)后臺(tái)修改該數(shù)據(jù)君仆，由于大部分情況下我們不會(huì)主動(dòng)對(duì)Redis進(jìn)行數(shù)據(jù)刪除，因?yàn)閺男阅芤约鞍菪詠?lái)說(shuō)都不需要進(jìn)行刪除操作牲距，所以就導(dǎo)致緩存數(shù)據(jù)同步不及時(shí)返咱，這些都和我們自身應(yīng)用更新策略有關(guān)，需要根據(jù)實(shí)際情況合理設(shè)置數(shù)據(jù)緩存過(guò)期時(shí)間等相關(guān)操作牍鞠。
代碼維護(hù)成本(人工成本)：不適用Redis緩存的情況下咖摹，我們只需讀寫(xiě)MySQL就能實(shí)現(xiàn)功能，但當(dāng)我們加入緩存之后就需要去維護(hù)緩存數(shù)據(jù)的處理邏輯难述，增加了代碼復(fù)雜度萤晴。某些情況下會(huì)降低項(xiàng)目開(kāi)發(fā)以及測(cè)試效率，例如測(cè)試人員需要測(cè)試有緩存時(shí)的情況龄广，也要測(cè)試沒(méi)有緩存時(shí)的情況硫眯，另外當(dāng)測(cè)試人員測(cè)試功能無(wú)需關(guān)注緩存時(shí)需手動(dòng)清除對(duì)應(yīng)緩存蕴侧，否則需要等待數(shù)據(jù)緩存過(guò)期择同，延長(zhǎng)測(cè)試時(shí)間。
? ? ? ? ?性能風(fēng)險(xiǎn)：堆內(nèi)緩存由于是存儲(chǔ)在本地服務(wù)器中净宵，由JVM或者本地服務(wù)器來(lái)維護(hù)數(shù)據(jù)敲才，可能帶來(lái)內(nèi)存溢出的風(fēng)險(xiǎn)甚至影響用戶進(jìn)程，如ehCache择葡、loadingCache紧武。
?????堆內(nèi)緩存和遠(yuǎn)程服務(wù)器緩存如何選擇？對(duì)于這個(gè)問(wèn)題主要考慮以下幾點(diǎn)：
堆內(nèi)緩存一般性能更好敏储，遠(yuǎn)程緩存需要套接字傳輸阻星。
????????用戶級(jí)別緩存盡量采用遠(yuǎn)程緩存(例如集群架構(gòu)下，多臺(tái)機(jī)器會(huì)重復(fù)緩存同一組數(shù)據(jù))。
????????大數(shù)據(jù)量盡量采用遠(yuǎn)程緩存妥箕，避免造成應(yīng)用服務(wù)器壓力過(guò)大滥酥，遵循服務(wù)節(jié)點(diǎn)化原則。
??在我們使用Redis的過(guò)程中畦幢，Redis的確幫助我們解決了很多的問(wèn)題坎吻，但是當(dāng)技術(shù)和業(yè)務(wù)結(jié)合在一起時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些讓人深思的問(wèn)題。緩存穿透就是其中一個(gè)宇葱。
?? ?上面這張圖是我們正常業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的一個(gè)流程(客戶端->服務(wù)端[Redis->DB])，那么緩存穿透指的是當(dāng)用戶查詢(xún)數(shù)據(jù)黍瞧，再緩存中不存在诸尽，并且在數(shù)據(jù)庫(kù)也不存在時(shí)，導(dǎo)致用戶查詢(xún)這樣的數(shù)據(jù)(或者惡意攻擊) 在緩存中找不到對(duì)應(yīng)key的value雷逆，每次都需要要在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)一遍弦讽，然后返回空值。其實(shí)這就相當(dāng)于進(jìn)行了兩次無(wú)用的查詢(xún)膀哲，這樣請(qǐng)求就繞過(guò)緩存直接查數(shù)據(jù)庫(kù)往产，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成了很大的壓力。
?? ? ? 說(shuō)到如何防止緩存穿透仿村，這里我主要提出兩點(diǎn)建議：
緩存空值：如果DB查詢(xún)返回?cái)?shù)據(jù)或者業(yè)務(wù)結(jié)果為空，此時(shí)我們?nèi)匀粚⒖战Y(jié)果進(jìn)行緩存兴喂，設(shè)置較短的過(guò)期時(shí)間(不超過(guò)五分鐘)蔼囊。
? ? ? ?采用布隆過(guò)濾器BloomFilter：事先將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希后放入到一個(gè)足夠大的BitMap中，若一個(gè)數(shù)據(jù)一定不存在則會(huì)被攔截掉衣迷，從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢(xún)壓力畏鼓。關(guān)于布隆過(guò)濾器后面會(huì)寫(xiě)一篇博客對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)介紹。
?? ?如果緩存集中在一段時(shí)間內(nèi)失效云矫，發(fā)生大量的緩存穿透，所有查詢(xún)都落在數(shù)據(jù)庫(kù)上汗菜，就會(huì)造成了緩存雪崩让禀。 由于原有緩存失效，新緩存未到期間所有原本應(yīng)該訪問(wèn)緩存的請(qǐng)求都需要去查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)陨界，從而對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)CPU和內(nèi)存造成巨大壓力巡揍，嚴(yán)重可能會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)宕機(jī)。
?? ? 這里我們看看如何防止緩存雪崩：
? ? ? 加鎖排隊(duì)：維護(hù)一個(gè)mutex互斥鎖腮敌，通過(guò)Redis的SETNX命令去設(shè)置一把當(dāng)前業(yè)務(wù)操作的鎖(例如setnx lock_uid_001 value nullValue、setnx lock_white_list value nullValue)，當(dāng)操作成功時(shí)糜工，再進(jìn)行LoadDB操作回設(shè)緩存斗这，否則重試get緩存。
數(shù)據(jù)預(yù)熱：緩存預(yù)熱就是當(dāng)我們新部署一個(gè)項(xiàng)目系統(tǒng)時(shí)啤斗，將相關(guān)緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存中表箭。這樣可以避免在用戶請(qǐng)求時(shí)候，再去查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)放入緩存钮莲。用戶可以直接查詢(xún)事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)免钻，可以預(yù)熱大并發(fā)量、熱度高的Key緩存數(shù)據(jù)崔拥。
? ? ? ?雙層緩存策略：同一條數(shù)據(jù)我們可以維護(hù)兩套緩存极舔，C1為原始緩存，C2為拷貝緩存链瓦，當(dāng)C1失效時(shí)拆魏，可以讀取C2，都不存在時(shí)再去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)回設(shè)慈俯，當(dāng)然C1緩存失效時(shí)間需要設(shè)置為短期渤刃，而C2設(shè)置為長(zhǎng)期。這種方式最大缺點(diǎn)就是占用的內(nèi)存翻倍贴膘。
? ? ? ?定時(shí)更新緩存策略：對(duì)于失效性要求低的緩存卖子，可以在容器啟動(dòng)初始化時(shí)加載放入緩存，采用定時(shí)任務(wù)更新或移除緩存刑峡。
? ? ? ?時(shí)間浮動(dòng)策略：設(shè)置不同過(guò)期時(shí)間洋闽，讓緩存失效的時(shí)間點(diǎn)盡量均勻，避免集中失效
?穿透：頻繁查詢(xún)一個(gè)不存在的數(shù)據(jù)突梦，由于緩存不命中诫舅，每次都要查詢(xún)持久層。從而失去緩存的意義宫患。
解決辦法：
? ? 1.用一個(gè)bitmap和n個(gè)hash函數(shù)做布隆過(guò)濾器過(guò)濾沒(méi)有在緩存的鍵刊懈。
?解釋?zhuān)簩?shù)據(jù)庫(kù)的id根據(jù)n個(gè)hash函數(shù)存儲(chǔ)到對(duì)應(yīng)的bitmap二進(jìn)制數(shù)組里面，然后通過(guò)修改為1的標(biāo)志來(lái)進(jìn)而判斷位置是否相同來(lái)確定是否存在對(duì)應(yīng)的key在此redis里面撮奏，從而達(dá)到了減少掃描redis內(nèi)存數(shù)據(jù)的方案俏讹。（確定無(wú)法一定不存在的key）当宴。
? ? 2.持久層查詢(xún)不到就緩存空結(jié)果畜吊，有效時(shí)間為數(shù)分鐘。（存儲(chǔ)空結(jié)果）户矢，防止大量查詢(xún)DB
雪崩
????雪崩：緩存大量失效的時(shí)候玲献，引發(fā)大量查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)。
解決辦法：
? ? 1.用鎖/分布式鎖或者隊(duì)列串行訪問(wèn)
? ? 2.緩存失效時(shí)間均勻分布
????3.緩存預(yù)熱，在啟動(dòng)或者初始化 加載一些緩存數(shù)據(jù)進(jìn)入捌年，防止大量去查詢(xún)?cè)L問(wèn)DB
? ? 4.二級(jí)雙層緩存機(jī)制瓢娜，當(dāng)一級(jí)失效則去訪問(wèn)二級(jí)遠(yuǎn)程的MemoryCache機(jī)制。
? ? 熱點(diǎn)key:某個(gè)key訪問(wèn)非常頻繁礼预，當(dāng)key失效的時(shí)候有大量線程來(lái)構(gòu)建緩存眠砾，導(dǎo)致負(fù)載增加，系統(tǒng)崩潰托酸。
解決辦法：
① 使用鎖褒颈，單機(jī)用synchronized,lock等，分布式用分布式鎖励堡。
② 緩存過(guò)期時(shí)間不設(shè)置谷丸，而是設(shè)置在key對(duì)應(yīng)的value里。如果檢測(cè)到存的時(shí)間超過(guò)過(guò)期時(shí)間則異步更新緩存应结。
③ 在value設(shè)置一個(gè)比過(guò)期時(shí)間t0小的過(guò)期時(shí)間值t1刨疼，當(dāng)t1過(guò)期的時(shí)候，延長(zhǎng)t1并做更新緩存操作鹅龄。
