转自公众号:自强学堂
文中的cache指缓存，比如redis，db指数据库，比如mysql。
一、缓存的三种模式
这里主要指的是应用代码对 cache 和 db 中数据的维护方式。
1.1 应用代码同时更新 cache 和 db
a)数据写入流程
b)数据读取流程
1.2 应用代码只更新 cache，cache 负责同步更新 db
此时可以将 cache 和 db 看成一个整体，db 自己维护 cache。
1.3 应用方代码更新缓存，另外将 cache 中数据定期更新到 db
类似于 Linux 文件系统中的 page cache。
这个可能会导致数据不一致，甚至数据丢失。
二、缓存使用要注意的问题
当缓存使用不当时，可能会导致请求瞬间打到db，db 扛不住挂掉。
常见的有以下三种问题。
2.1 缓存穿透
概念说明：指 cache 和 db 中都没有数据，读完 cache 没有，再读 db 还是没有，每次请求到 cache 和 db。
解决方法：
a).拦截非法请求，比如不正常的 id 请求直接拒绝。
b).没有数据时也 cache 下，过期时间可设置短点，不把过多请求打到 db 去。
c).使用 Write Behind Caching 模式，命中不了 cache 不读取 db。这时需要注意 cache 大小，此时的数据都存在了内容。
d).采用布隆过滤器，不存在的 key 直接过滤；布隆过滤器判断存在，则数据可能存在，如果判断不存在，则肯定不存在。
一般建议前两种，实现起来比较简单
2.2 缓存击穿
概念说明：一般是少量热点数据过期（比如微博热搜），导致大量请求查 cache 没有，又查 db。
解决方法：
a)热点 key 永不过期，异步更新。
b)更新热点 key 时加锁，同一个 key 最好只有一个请求打到 db。
c)接口限流，熔断、降级。
2.3 缓存雪崩
概念说明：大量 cache 数据同时过期，导致大量请求打到 db。
解决方法：
a).热点 key 永不过期，异步更新。
b).防止同时大量数据过期，cache 过期时间随机抖动下。