前言

缓存就是为了弥补存储系统在这些复杂业务场景下的不足，其基本原理是将可能重复使用的数据放到内存中，一次生成、多次使用，避免每次使用都去访问存储系统。

缓存能够带来性能的大幅提升，以 Memcache 为例，单台 Memcache 服务器简单的 key-value 查询能够达到 TPS 50000 以上，其基本的架构是：

缓存穿透

1.什么是缓存穿透

一般的缓存系统，都是按照key值去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去DB中查找。这个时候，如果请求的并发量很大，就会对后端的DB系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。关键词：缓存value为空；并发量很大去访问DB。

造成的原因

1.业务自身代码或数据出现问题；2.一些恶意攻击、爬虫造成大量空的命中，此时会对数据库造成很大压力。

解决方法

1.设置布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，
从避免了对底层存储系统的查询压力。
2. 如果一个查询返回的数据为空，不管是数据不存在还是系统故障，我们仍然把这个结果进行缓存，但是它的过期时间会很短
最长不超过5分钟。

缓存雪崩

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

解决方法：

比如电商项目，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。例如电商项目中的“爆款”。

其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。

解决方法

（1）设置redis集群和DB集群的高可用，如果redis出现宕机情况，可以立即由别的机器顶替上来。这样可以防止一部分的风险。

（2）使用互斥锁

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量。比如：对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。单机的话，可以使用synchronized或者lock来解决，如果是分布式环境，可以是用redis的setnx命令来解决。

（3）不同的key,可以设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点不一致，尽量达到平均分布。

（4）永远不过期

redis中设置永久不过期，这样就保证了，不会出现热点问题，也就是物理上不过期。

（5）资源保护

使用netflix的hystrix，可以做各种资源的线程池隔离，从而保护主线程池。