寫(xiě)在前
在看redis緩存雪崩、擊穿和穿透之前途戒，先回答一下幾個(gè)緩存的問(wèn)題坑傅。
為什么要用 redis 而不用 map/guava 做緩存?
緩存分為本地緩存和分布式緩存。
以Java為例喷斋，使??帶的 map 或者 guava 實(shí)現(xiàn)的是本地緩存唁毒，最主要的特點(diǎn)是輕量以及快速，?命周期隨著 jvm 的銷(xiāo)毀?結(jié)束星爪，并且在多實(shí)例的情況下浆西，每個(gè)實(shí)例都需要各?保存?份緩存，緩存不具有?致性顽腾。
使? redis 或 memcached 之類的稱為分布式緩存近零，在多實(shí)例的情況下，各實(shí)例共??份緩存數(shù)據(jù)崔泵，緩存具有?致性秒赤。缺點(diǎn)是需要保持 redis 或 memcached服務(wù)的?可?（需要維護(hù)），整個(gè)程序架構(gòu)上為較為復(fù)雜憎瘸。
Redis 與 Memcached的區(qū)別
兩者都是非關(guān)系型（NoSql）內(nèi)存鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)入篮，主要有以下不同：
（1）數(shù)據(jù)類型。Memcached 僅支持字符串類型幌甘，而 Redis 支持五種不同的數(shù)據(jù)類型潮售，可以更靈活地解決問(wèn)題。
（2）數(shù)據(jù)持久化锅风。Redis 支持兩種持久化策略：RDB 快照和 AOF 日志酥诽，而 Memcached 不支持持久化。
（3）分布式皱埠。Memcached 不支持分布式肮帐，只能通過(guò)在客戶端使用一致性哈希來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)，這種方式在存儲(chǔ)和查詢時(shí)都需要先在客戶端計(jì)算一次數(shù)據(jù)所在的節(jié)點(diǎn)。Redis Cluster 實(shí)現(xiàn)了分布式的支持训枢。
（4）內(nèi)存管理機(jī)制托修。在 Redis 中，并不是所有數(shù)據(jù)都一直存儲(chǔ)在內(nèi)存中恒界，可以將一些很久沒(méi)用的 value 交換到磁盤(pán)（設(shè)置過(guò)期時(shí)間）睦刃，而 Memcached 的數(shù)據(jù)則會(huì)一直在內(nèi)存中。Memcached 將內(nèi)存分割成特定長(zhǎng)度的塊來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)十酣，以完全解決內(nèi)存碎片的問(wèn)題涩拙。但是這種方式會(huì)使得內(nèi)存的利用率不高，例如塊的大小為 128 bytes耸采，只存儲(chǔ) 100 bytes 的數(shù)據(jù)兴泥，那么剩下的 28 bytes 就浪費(fèi)掉了。
（5）Memcached是多線程洋幻，?阻塞IO復(fù)?的?絡(luò)模型郁轻；Redis使?單線程的多路 IO 復(fù)?模型。
使用Redis有什么缺點(diǎn)文留？存在的問(wèn)題？
（1）緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)雙寫(xiě)一致性問(wèn)題
（2）緩存雪崩問(wèn)題
（3）緩存擊穿問(wèn)題
（4）緩存穿透（并發(fā)競(jìng)爭(zhēng)）問(wèn)題
緩存雪崩
為了使查詢速度更快竭沫，我們選擇使用緩存來(lái)保存數(shù)據(jù)燥翅，使原本每次請(qǐng)求都需要查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的操作變成先查詢緩存，緩存有直接返回蜕提，緩存沒(méi)有則查詢數(shù)據(jù)庫(kù)然后再寫(xiě)入緩存中森书，通常緩存都是有有效時(shí)長(zhǎng)的，否則就會(huì)一直占用內(nèi)存空間谎势。
問(wèn)題描述：當(dāng)大量請(qǐng)求在訪問(wèn)都會(huì)先從緩存查詢凛膏，如果此時(shí)大部分緩存同時(shí)過(guò)期失效，那么這些請(qǐng)求都查詢不到緩存脏榆，此時(shí)他們會(huì)全部將請(qǐng)求到數(shù)據(jù)庫(kù)猖毫，當(dāng)請(qǐng)求數(shù)量足夠大時(shí)此時(shí)將會(huì)把數(shù)據(jù)庫(kù)壓垮。簡(jiǎn)言之须喂，如果緩存掛掉了吁断，就意味著大量的請(qǐng)求都跑到數(shù)據(jù)庫(kù)去了，壓垮數(shù)據(jù)庫(kù)坞生，這就是緩存雪崩仔役。
解決方案：
緩存數(shù)據(jù)的過(guò)期時(shí)間后邊加一個(gè)隨機(jī)值，防止同一時(shí)間大量數(shù)據(jù)過(guò)期現(xiàn)象發(fā)生是己，讓數(shù)據(jù)均勻失效又兵。
一般并發(fā)量不是特別多的時(shí)候，使用最多的解決方案是加鎖排隊(duì)卒废。
給每一個(gè)緩存數(shù)據(jù)增加相應(yīng)的緩存標(biāo)記沛厨，記錄緩存是否失效乘盼，如果緩存標(biāo)記失效，則更新數(shù)據(jù)緩存俄烁。
熱點(diǎn)數(shù)據(jù)可以考慮不失效绸栅。
Redis是如何判斷數(shù)據(jù)是否過(guò)期的呢？
Redis 通過(guò)一個(gè)叫做過(guò)期字典（可以看作是hash表）來(lái)保存數(shù)據(jù)過(guò)期的時(shí)間页屠。過(guò)期字典的鍵是一個(gè)指針粹胯，這個(gè)指針指向鍵空間中的某個(gè)鍵對(duì)象( 也即是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)鍵)。過(guò)期字典的值是一個(gè)long long 類型的整數(shù)辰企，這個(gè)整數(shù)保存了鍵所指向的數(shù)據(jù)庫(kù)鍵的過(guò)期時(shí)間:一個(gè)毫秒精度的UNIX 時(shí)間戳风纠。
過(guò)期字典是存儲(chǔ)在 redisDb 這個(gè)結(jié)構(gòu)里的：鍵空間+鍵的過(guò)期時(shí)間
typedef struct redisDb {
...
dict *dict; //數(shù)據(jù)庫(kù)鍵空間,保存著數(shù)據(jù)庫(kù)中所有鍵值對(duì)
dict *expires // 過(guò)期字典,保存著鍵的過(guò)期時(shí)間
...
} redisDb;
通過(guò)過(guò)期字典，程序可以用以下步驟檢查一個(gè)給定鍵是否過(guò)期:
（1）檢查給定鍵是否存在于過(guò)期字典: 如果存在牢贸，那么取得鍵的過(guò)期時(shí)間竹观。
（2）檢查當(dāng)前UNIX 時(shí)間戳是否大于鍵的過(guò)期時(shí)間: 如果是的話，那么鍵已經(jīng)過(guò)期;否則的話潜索，鍵未過(guò)期臭增。
Redis 給緩存數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間有啥用？
（1）有助于緩解內(nèi)存的消耗竹习，避免長(zhǎng)時(shí)間占用內(nèi)存誊抛。如果緩存中的所有數(shù)據(jù)都是一直保存的話，分分鐘直接 Out of memory整陌。
（2）實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要拗窃。很多時(shí)候，我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景就是需要某個(gè)數(shù)據(jù)只在某一時(shí)間段內(nèi)存在泌辫，比如我們的短信驗(yàn)證碼可能只在1分鐘內(nèi)有效随夸，用戶登錄的 token 可能只在 1 天內(nèi)有效。如果使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)處理的話震放，一般都是自己判斷過(guò)期宾毒，這樣更麻煩并且性能要差很多。
127.0.0.1:6379> exp key 60 # 數(shù)據(jù)在 60s 后過(guò)期
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setex key 60 value # 數(shù)據(jù)在 60s 后過(guò)期 (setex:[set] + [ex]pire)
OK
127.0.0.1:6379> ttl key # 查看數(shù)據(jù)還有多久過(guò)期
(integer) 56
注意：Redis 中除了字符串類型有自己獨(dú)有設(shè)置過(guò)期時(shí)間的命令 setex 外澜搅，其他方法都需要依靠 expire 命令來(lái)設(shè)置過(guò)期時(shí)間 伍俘。另外， persist 命令可以移除一個(gè)鍵的過(guò)期時(shí)間, ttl查看鍵還有多久過(guò)期
redis 設(shè)置過(guò)期時(shí)間勉躺，怎么處理過(guò)期數(shù)據(jù)呢癌瘾？（過(guò)期鍵刪除策略）
Redis中有個(gè)設(shè)置時(shí)間過(guò)期的功能，即對(duì)存儲(chǔ)在 redis 數(shù)據(jù)庫(kù)中的值可以設(shè)置?個(gè)過(guò)期時(shí)間饵溅。作為?個(gè) 緩存數(shù)據(jù)庫(kù)妨退，這是?常實(shí)?的。如我們?般項(xiàng)?中的 token 或者?些登錄信息，尤其是短信驗(yàn)證碼都是有時(shí)間限制的咬荷，按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)處理?式冠句，?般都是??判斷過(guò)期，這樣?疑會(huì)嚴(yán)重影響項(xiàng)?性 幸乒。
通過(guò)key設(shè)置過(guò)期時(shí)間：我們 set key 的時(shí)候懦底，都可以給?個(gè) expire time，就是過(guò)期時(shí)間罕扎。通過(guò)過(guò)期時(shí)間我們可以指定這個(gè)key可以存活的時(shí)間聚唐。如果假設(shè)你設(shè)置了一批 key 只能存活 1 分鐘，那么 1 分鐘后腔召，Redis 是怎么對(duì)這批 key 進(jìn)行刪除的呢（策略）杆查？
- 惰性刪除 ：只會(huì)在取出 key 的時(shí)候才對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)期檢查。這樣對(duì) CPU 最友好臀蛛，但是可能會(huì)造成太多過(guò)期 key 沒(méi)有被刪除亲桦。
- 定期刪除 ： 每隔一段時(shí)間抽取一批 key 執(zhí)行刪除過(guò)期 key 操作。對(duì)內(nèi)存友好浊仆。并且客峭，Redis 底層會(huì)通過(guò)限制刪除操作執(zhí)行的時(shí)長(zhǎng)和頻率來(lái)減少刪除操作對(duì) CPU 時(shí)間的影響。
所以 Redis 采用的是 定期刪除+惰性/懶漢式刪除 氧卧。
但是桃笙，僅僅通過(guò)給 key 設(shè)置過(guò)期時(shí)間還是有問(wèn)題的。因?yàn)檫€是可能存在定期刪除和惰性刪除漏掉了很多過(guò)期 key 的情況沙绝。這樣就導(dǎo)致大量過(guò)期 key 堆積在內(nèi)存里，然后就 Out of memory 了鼠锈。
怎么解決這個(gè)問(wèn)題呢闪檬？答案就是： Redis 內(nèi)存淘汰機(jī)制。
Redis 內(nèi)存淘汰機(jī)制
作為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)购笆，出于對(duì)性能和內(nèi)存消耗的考慮粗悯，Redis 的淘汰算法實(shí)際實(shí)現(xiàn)上并非針對(duì)所有 key，而是抽樣一小部分并且從中選出被淘汰的 key同欠。
no-eviction：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)样傍，也就是說(shuō)當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，新寫(xiě)入操作會(huì)報(bào)錯(cuò)铺遂。這個(gè)應(yīng)該沒(méi)人使用吧衫哥！
allkeys-lru（least recently used）：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，在鍵空間中襟锐，移除最近最少使用的 key（這個(gè)是最常用的）
allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
volatile-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)撤逢，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵空間中，移除最近最少使用（時(shí)間上最久的）的 key。
volatile-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)蚊荣，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵空間中初狰，隨機(jī)移除某個(gè) key。
volatile-ttl：從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過(guò)期的數(shù)據(jù)淘汰
redis 4.0 版本后增加以下兩種（針對(duì)最少使用的淘汰機(jī)制）：
volatile-lfu（least frequently used）：從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集(server.db[i].expires)中挑選最不經(jīng)常（用的頻率最低的淘汰）使用的數(shù)據(jù)淘汰
allkeys-lfu（least frequently used）：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)互例，在鍵空間中奢入，移除最不經(jīng)常使用的 key
ps：MySQL?有2000w數(shù)據(jù)，Redis中只存20w的數(shù)據(jù)媳叨，如何保證Redis中的數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)腥光？如何提高緩存命中率？
- 使用 Redis 緩存數(shù)據(jù)時(shí)肩杈，為了提高緩存命中率柴我，需要保證緩存數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。可以將內(nèi)存最大使用量設(shè)置為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存量扩然，然后啟用 allkeys-lru 淘汰策略艘儒，將最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰。
緩存擊穿（緩存雪崩的另一個(gè)場(chǎng)景夫偶，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)在某一時(shí)刻過(guò)期失效）
問(wèn)題描述：對(duì)于一些設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key界睁，當(dāng)redis緩存中有一個(gè)key是大量請(qǐng)求同時(shí)訪問(wèn)的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，如果突然這個(gè)key時(shí)間到了兵拢，那么大量的請(qǐng)求在緩存中獲取不到該key翻斟，穿過(guò)緩存直接來(lái)到數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰，這樣因?yàn)?strong>單個(gè)key失效而穿過(guò)緩存到數(shù)據(jù)庫(kù)稱為緩存擊穿说铃。
- 相比于緩存雪崩是大量key在同一時(shí)間過(guò)期引發(fā)的問(wèn)題访惜，緩存擊穿強(qiáng)調(diào)的是某一熱點(diǎn)key過(guò)期的瞬間引發(fā)的問(wèn)題。兩者都是由key過(guò)期導(dǎo)致大量并發(fā)請(qǐng)求直接到數(shù)據(jù)庫(kù)腻扇。
熱點(diǎn)緩存失效解決方案
可以使用互斥鎖避免大量請(qǐng)求同時(shí)落到db债热。對(duì)緩存查詢加鎖，如果KEY不存在幼苛，就加鎖窒篱，然后查DB入緩存，然后解鎖舶沿；其他進(jìn)程如果發(fā)現(xiàn)有鎖就等待墙杯，然后等解鎖后返回?cái)?shù)據(jù)或者進(jìn)入DB查詢。
布隆過(guò)濾器括荡，判斷某個(gè)容器是否在集合中高镐，例如請(qǐng)求的參數(shù)不合法（請(qǐng)求參數(shù)不存在等）。
可以將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)設(shè)置為永不過(guò)期一汽。
做好熔斷避消、降級(jí)低滩，防止系統(tǒng)崩潰。
ps：上述兩種問(wèn)題岩喷，針對(duì)redis服務(wù)器不可用情況：
采用 Redis 集群恕沫，避免單機(jī)出現(xiàn)問(wèn)題整個(gè)緩存服務(wù)都沒(méi)辦法使用。
限流纱意，避免同時(shí)處理大量的請(qǐng)求婶溯。
緩存穿透
問(wèn)題描述：緩存穿透是指查詢一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)。由于緩存不命中偷霉，并且出于容錯(cuò)考慮迄委，如果從數(shù)據(jù)庫(kù)查不到數(shù)據(jù)，則不寫(xiě)入緩存类少，這將導(dǎo)致這個(gè)不存在的數(shù)據(jù)每次請(qǐng)求都要到數(shù)據(jù)庫(kù)去查詢叙身，失去了緩存的意義。這樣硫狞，如果請(qǐng)求的數(shù)據(jù)在緩存大量不命中信轿，導(dǎo)致大量的請(qǐng)求走向數(shù)據(jù)庫(kù)，就很可能將數(shù)據(jù)庫(kù)搞垮残吩，導(dǎo)致整個(gè)服務(wù)癱瘓财忽。這種通常是惡意查詢和被攻擊幾率較大。
- 擊穿和穿透不同泣侮，穿透是key不存在即彪，可以理解為直接繞過(guò)redis緩存去使得數(shù)據(jù)庫(kù)崩掉。而擊穿可以理解為擊穿緩存活尊，這種通常為大量并發(fā)對(duì)熱點(diǎn)key（常用的）進(jìn)行大規(guī)模的讀寫(xiě)操作導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰隶校。
解決方案：
接口層增加校驗(yàn)：如用戶鑒權(quán)校驗(yàn)，key值基礎(chǔ)校驗(yàn)蛹锰，id<=0的直接攔截惠况；
從緩存取不到的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中也沒(méi)有取到宁仔，這時(shí)也可以將key-value對(duì)寫(xiě)為key-null（即將查到的null設(shè)置為該key的緩存對(duì)象），緩存有效時(shí)間可以設(shè)置短點(diǎn)峦睡，如30秒（設(shè)置太長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致正常情況也沒(méi)法使用）翎苫。這樣可以防止攻擊用戶反復(fù)用同一個(gè)id暴力攻擊；
采用布隆過(guò)濾器榨了，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的 bitmap 中煎谍，一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被這個(gè) bitmap 攔截掉，從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力龙屉。
ps：布隆過(guò)濾器是一個(gè)非常神奇的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呐粘，通過(guò)它我們可以非常方便地判斷一個(gè)給定數(shù)據(jù)是否存在于海量數(shù)據(jù)中满俗。我們需要的就是判斷 key 是否合法，有沒(méi)有感覺(jué)布隆過(guò)濾器就是我們想要找的那個(gè)“人”作岖。
具體是這樣做的：把所有可能存在的請(qǐng)求的值都存放在布隆過(guò)濾器中唆垃，當(dāng)用戶請(qǐng)求過(guò)來(lái)攒磨，先判斷用戶發(fā)來(lái)的請(qǐng)求的值是否存在于布隆過(guò)濾器中付魔。不存在的話赃春，直接返回請(qǐng)求參數(shù)錯(cuò)誤信息給客戶端（無(wú)效的請(qǐng)求）依痊，存在的話才會(huì)走下面的流程债蓝。
但是讥珍，需要注意的是布隆過(guò)濾器可能會(huì)存在誤判的情況诽凌〔度總結(jié)來(lái)說(shuō)就是： 布隆過(guò)濾器說(shuō)某個(gè)元素存在矾瑰，小概率會(huì)誤判砖茸。布隆過(guò)濾器說(shuō)某個(gè)元素不在，那么這個(gè)元素一定不在殴穴。
為什么會(huì)出現(xiàn)誤判的情況呢? 我們還要從布隆過(guò)濾器的原理來(lái)說(shuō)凉夯！
我們先來(lái)看一下，當(dāng)一個(gè)元素加入布隆過(guò)濾器中的時(shí)候推正，會(huì)進(jìn)行哪些操作：
- 使用布隆過(guò)濾器中的哈希函數(shù)對(duì)元素值進(jìn)行計(jì)算恍涂，得到哈希值（有幾個(gè)哈希函數(shù)得到幾個(gè)哈希值）。
- 根據(jù)得到的哈希值植榕，在位數(shù)組中把對(duì)應(yīng)下標(biāo)的值置為 1再沧。
我們?cè)賮?lái)看一下，當(dāng)我們需要判斷一個(gè)元素是否存在于布隆過(guò)濾器的時(shí)候尊残，會(huì)進(jìn)行哪些操作：
- 對(duì)給定元素再次進(jìn)行相同的哈希計(jì)算炒瘸；
- 得到值之后判斷位數(shù)組中的每個(gè)元素是否都為 1，如果值都為 1寝衫，那么說(shuō)明這個(gè)值在布隆過(guò)濾器中顷扩，如果存在一個(gè)值不為 1，說(shuō)明該元素不在布隆過(guò)濾器中慰毅。
然后隘截，一定會(huì)出現(xiàn)這樣一種情況：不同的字符串可能哈希出來(lái)的位置相同。 （優(yōu)化方案：可以適當(dāng)增加位數(shù)組大小或者調(diào)整我們的哈希函數(shù)來(lái)降低概率）
更多關(guān)于布隆過(guò)濾器的內(nèi)容參考：《不了解布隆過(guò)濾器汹胃？一文給你整的明明白白婶芭！》
緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)雙寫(xiě)一致性
問(wèn)題描述：從理論上來(lái)說(shuō)，只要我們?cè)O(shè)置了鍵的過(guò)期時(shí)間着饥，我們就能夠保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)最終一致性犀农。因?yàn)橹灰彺鏀?shù)據(jù)過(guò)期了，就會(huì)被刪除宰掉，下次讀的時(shí)候因?yàn)榫彺胬锩鏇](méi)有呵哨，就會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢并更新到緩存中赁濒。但是，在緩存數(shù)據(jù)沒(méi)過(guò)期的時(shí)間內(nèi)孟害，緩存數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)是不同步的拒炎。
怎樣保證在寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的同時(shí)，同步更新緩存中的數(shù)據(jù)纹坐。就是緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)雙寫(xiě)一致性問(wèn)題枝冀。
對(duì)于讀操作，流程是這樣的：如果我們的數(shù)據(jù)在緩存里面有耘子，那就直接讀取緩存的數(shù)據(jù)果漾；如果緩存里面沒(méi)有，則先去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)谷誓，然后將數(shù)據(jù)庫(kù)查出來(lái)的數(shù)據(jù)寫(xiě)入到緩存中绒障，最后再將數(shù)據(jù)返回給請(qǐng)求。
如果僅僅只是查詢的話捍歪，緩存的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)都是沒(méi)問(wèn)題的户辱。但是，當(dāng)我們要更新的時(shí)候糙臼，有一些情況就很可能造成數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存的數(shù)據(jù)不一致了庐镐。舉個(gè)例子，數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)存值是999变逃，但是緩存的庫(kù)存值是1000必逆，那么很可能在一段時(shí)間內(nèi)，頁(yè)面拿到的是緩存1000的值揽乱，盡管實(shí)際上的庫(kù)存是999（數(shù)據(jù)庫(kù)的值）名眉。
怎樣解決緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)雙寫(xiě)一致性問(wèn)題？
方案：解決思路基本上都是刪除緩存凰棉。因?yàn)檫@樣的話损拢，下一次讀就會(huì)到數(shù)據(jù)庫(kù)中讀到緩存中，保證緩存的一致性撒犀。就算數(shù)據(jù)庫(kù)更新操作失敗了福压，也不會(huì)有緩存數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題，即使緩存數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)都是舊數(shù)據(jù)或舞。只是刪除緩存的時(shí)機(jī)不同會(huì)引發(fā)不同的問(wèn)題隧膏。
先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再刪除緩存嚷那。可能出現(xiàn)刪除緩存失敗導(dǎo)致不一致杆煞。
先刪除緩存魏宽，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)腐泻。可能出現(xiàn)讀取臟數(shù)據(jù)队询，即在更新數(shù)據(jù)庫(kù)之前讀到數(shù)據(jù)派桩。
寫(xiě)請(qǐng)求先將緩存修改為指定值，再更新數(shù)據(jù)庫(kù)蚌斩，再更新緩存铆惑。讀請(qǐng)求過(guò)來(lái)之后，先讀緩存送膳，判斷是指定值员魏，則進(jìn)入等待狀態(tài)，等待寫(xiě)請(qǐng)求更新緩存之后再讀緩存叠聋。如果等待超時(shí)撕阎，則直接到數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，更新緩存碌补。這種方案可以保證讀寫(xiě)的一致性虏束，但是因?yàn)?strong>讀請(qǐng)求需要等待寫(xiě)請(qǐng)求的完成（串行化了），降低了吞吐量厦章。
如果為了短時(shí)間的不一致性問(wèn)題镇匀，選擇讓系統(tǒng)設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜的話，完全沒(méi)必要袜啃。這里聊聊汗侵，Cache Aside Pattern（旁路緩存模式）更新數(shù)據(jù)庫(kù)，刪除緩存囊骤，如果數(shù)據(jù)庫(kù)刪除成功晃择，緩存刪除失敗，解決方案：
- 緩存失效時(shí)間變短（不推薦也物，治標(biāo)不治本） ：我們讓緩存數(shù)據(jù)的過(guò)期時(shí)間變短宫屠，這樣的話緩存就會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中加載數(shù)據(jù)。另外滑蚯，這種解決辦法對(duì)于先操作緩存后操作數(shù)據(jù)庫(kù)的場(chǎng)景不適用浪蹂。
- 增加 cache 更新重試機(jī)制（常用）： 如果 cache 服務(wù)當(dāng)前不可用導(dǎo)致緩存刪除失敗的話，我們就隔一段時(shí)間進(jìn)行重試告材，重試次數(shù)可以自己定坤次。如果多次重試還是失敗的話，我們可以把當(dāng)前更新失敗的 key 存入隊(duì)列中斥赋，等緩存服務(wù)可用之后缰猴，再將 緩存中對(duì)應(yīng)的 key 刪除即可。
ps：為什么是刪除緩存疤剑，而不是更新緩存滑绒？
（1）緩存可能復(fù)雜：很多時(shí)候闷堡，在復(fù)雜點(diǎn)的緩存場(chǎng)景，緩存不單單是數(shù)據(jù)庫(kù)中直接取出來(lái)的值疑故。
（2）更新代價(jià)高：另外更新緩存的代價(jià)有時(shí)候是很高的杠览。
總結(jié)：
一般來(lái)說(shuō)，如果允許緩存可以稍微的跟數(shù)據(jù)庫(kù)偶爾有不一致的情況纵势，最好不要做這個(gè)方案踱阿，即：讀請(qǐng)求和寫(xiě)請(qǐng)求串行化，串到一個(gè)內(nèi)存隊(duì)列里去钦铁。
串行化可以保證一定不會(huì)出現(xiàn)不一致的情況软舌，但是它也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的吞吐量大幅度降低，用比正常情況下多幾倍的機(jī)器去支撐線上的一個(gè)請(qǐng)求育瓜。
補(bǔ)充
什么是緩存預(yù)熱葫隙？
緩存預(yù)熱是一個(gè)比較常見(jiàn)的概念，就是指在系統(tǒng)上線后躏仇，先將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)恋脚。這樣，用戶請(qǐng)求的時(shí)候就不需要先去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)焰手，再將數(shù)據(jù)放入緩存了糟描，用戶可以直接拿到實(shí)現(xiàn)被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)。
什么是緩存（熔斷）降級(jí)书妻？
熔斷機(jī)制：“我們提供過(guò)載保護(hù)船响。當(dāng)某個(gè)服務(wù)故障或者異常發(fā)生時(shí)，若這個(gè)異常條件需要我們處理躲履，我們會(huì)采取一些保護(hù)措施---直接熔斷整個(gè)服務(wù)见间，而不是一直等到此服務(wù)超時(shí)，從而防止整個(gè)系統(tǒng)的故障工猜∶姿撸”
什么是緩存降級(jí)？
當(dāng)訪問(wèn)量劇增篷帅，服務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題（比如響應(yīng)慢或不響應(yīng)）或非核心服務(wù)影響到核心流程的性能時(shí)史侣。仍然需要保證服務(wù)還是可用的，及時(shí)是有損服務(wù)魏身。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)降級(jí)惊橱，也可以配置開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)人工降級(jí)。
關(guān)鍵點(diǎn)：降級(jí)的最終目的是保證核心服務(wù)可用箭昵，即使是有損的税朴。而且有些服務(wù)是無(wú)法降級(jí)的，比如加入購(gòu)物車(chē)、結(jié)算等服務(wù)掉房。
在進(jìn)行降級(jí)之前茧跋，要先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行梳理，看看系統(tǒng)是不是可以棄帥保車(chē)卓囚，進(jìn)而梳理出哪些是核心服務(wù)（不可降級(jí)），哪些是非核心服務(wù)（可降級(jí)）诅病。
拿日志級(jí)別設(shè)置預(yù)案作為參考：
一般級(jí)別哪亿。比如某些服務(wù)偶爾因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)或者服務(wù)正在上線而超時(shí)，就可以自動(dòng)降級(jí)贤笆。
警告級(jí)別蝇棉。有些服務(wù)在一段時(shí)間內(nèi)成功率有波動(dòng)（比如在95~100%之間），就可以自動(dòng)降級(jí)或人工降級(jí)芥永，并發(fā)送警告篡殷。
錯(cuò)誤級(jí)別。比如可用率低于90%埋涧，或者數(shù)據(jù)庫(kù)連接池被打爆了板辽，或者訪問(wèn)量突然猛增到系統(tǒng)能承受的最大閥值，此時(shí)可以根據(jù)情況自動(dòng)降級(jí)或者人工降級(jí)棘催。
嚴(yán)重錯(cuò)誤級(jí)別劲弦。比如因?yàn)樘厥庠驍?shù)據(jù)錯(cuò)誤了，此時(shí)就需要緊急人工降級(jí)醇坝。
巨人的肩膀：
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