缓存三大问题及解决方案

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1.缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为缓存中也无该数据的信息，则会直接去数据库层进行查询，从系统层面来看像是穿透了缓存层直接达到db，从而称为缓存穿透，没有了缓存层的保护，这种查询一定不存在的数据对系统来说可能是一种危险，如果有人恶意用这种一定不存在的数据来频繁请求系统，不，准确的说是攻击系统，请求都会到达数据库层导致db瘫痪从而引起系统故障。

解决方案

bloom filter(布隆过滤器)： 类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap进行过滤，如果不在其中则直接过滤，从而减轻数据库层面的压力。
空值缓存： 一种比较简单的解决办法，在第一次查询完不存在的数据后，将该key与对应的空值也放入缓存中，只不过设定为较短的失效时间，例如几分钟，这样则可以应对短时间的大量的该key攻击，设置为较短的失效时间是因为该值可能业务无关，存在意义不大，且该次的查询也未必是攻击者发起，无过久存储的必要，故可以早点失效。

2.缓存雪崩

在普通的缓存系统中一般例如redis、memcache等中，我们会给缓存设置一个失效时间，但是如果所有的缓存的失效时间相同，那么在同一时间失效时，所有系统的请求都会发送到数据库层，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃。

解决方案

线程互斥： 只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。
交错失效时间： 这种方法时间比较简单粗暴，既然在同一时间失效会造成请求过多雪崩，那我们错开不同的失效时间即可从一定长度上避免这种问题，在缓存进行失效时间设置的时候，从某个适当的值域中随机一个时间作为失效时间即可。

3.缓存击穿

缓存击穿实际上是缓存雪崩的一个特例，大家使用过微博的应该都知道，微博有一个热门话题的功能，用户对于热门话题的搜索量往往在一些时刻会大大的高于其他话题，这种我们成为系统的“热点“，由于系统中对这些热点的数据缓存也存在失效时间，在热点的缓存到达失效时间时，此时可能依然会有大量的请求到达系统，没有了缓存层的保护，这些请求同样的会到达db从而可能引起故障。击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。

解决方案

二级缓存： 对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。
使用互斥锁(mutex key)： 业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表缓存值过期
               //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
               if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {
               value = db.get(key);
               redis.set(key, value, expire_secs);
               redis.del(key_mutex);
              }
              //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓
              //存了，这时候重试获取缓存值即可
              else {  
                      sleep(50);
                      get(key);  //重试
               }
      } else {
              return value;      
      }

永远不过期： 把过期时间存在的key对应的value，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期，保证实际没有过期数据。

参考：https://juejin.im/post/5b604b9ef265da0f62639001
https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506