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使用高速緩存可以緩解大量流量壓力，并顯著提高程序性能。

我們在使用緩存系統(tǒng)時，尤其是大并發(fā)情況下，經(jīng)常會遇到一些“疑難雜癥”。本文總結(jié)了一些使用緩存時常見的問題及解決方案，以后在遇到這類問題時可以作為參考，在設計緩存系統(tǒng)的時候也應該考慮這些常見的情況。

為了表述方便，本文以數(shù)據(jù)庫查詢緩存為例，使用緩存可以減小對數(shù)據(jù)庫的壓力。

緩存穿透

我們在使用緩存時，往往先嘗試去緩存中取值，如果沒有，再去數(shù)據(jù)庫取值，如果數(shù)據(jù)庫也沒有值，則根據(jù)業(yè)務需求，返回空或者拋異常。

如果用戶一直訪問一個數(shù)據(jù)庫不存在的數(shù)據(jù)，比如id為-1的數(shù)據(jù)，就會導致每次請求都會先去緩存查一次，然后再去數(shù)據(jù)庫查一次，造成嚴重的性能問題。這種情況就叫緩存穿透。

解決方案

以下幾種解決方案：

• 對請求參數(shù)做校驗，比如用戶鑒權校驗，id做基礎校驗，id <= 0的直接攔截。
• 如果查詢到數(shù)據(jù)庫沒有值，也將對應的key存進緩存中，value為null。這樣下次查詢就直接從緩存返回了。但這里的key的緩存時間應該比較短，比如30s。防止后面在數(shù)據(jù)庫插入了這條數(shù)據(jù)，而用戶獲取不到。
• 使用布隆過濾器，判斷一個key是否已經(jīng)查過了，如果已經(jīng)查過了，就不去數(shù)據(jù)庫查詢。

緩存擊穿

緩存擊穿指的是，一個key的訪問量非常大，比如某秒殺活動，有1w/s的并發(fā)量。這個key在某一時刻過期，那這些大量的請求就會一瞬間到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫可能會直接崩潰。

解決方案

緩存擊穿的解決方案也有幾種，可以配合使用：

• 對于熱點數(shù)據(jù)，慎重考慮過期時間，確保熱點期間key不會過期，甚至有些可以設置永不過期。
• 使用互斥鎖（比如Java的多線程鎖機制），第一個線程訪問key的時候就鎖住，等查詢數(shù)據(jù)庫返回后，把值插入到緩存后再釋放鎖，這樣后面的請求就可以直接取緩存里面的數(shù)據(jù)了。

緩存雪崩

緩存雪崩指的是，在某一時刻，多個key失效。這樣就會有大量的請求從緩存中獲取不到值，全部到數(shù)據(jù)庫。還有另一種情況，就是緩存服務器宕機，也算做緩存雪崩。

解決方案

針對上述兩種情況，緩存雪崩有兩種解決方案：

• 對每個key的過期時間設置一個隨機值，而不是所有key都相同。
• 使用高可用的分布式緩存集群，確保緩存的高可用性，比如redis-cluster。

雙寫不一致

在使用數(shù)據(jù)庫緩存的時候，讀和寫的流程往往是這樣的：

• 讀取的時候，先讀取緩存，如果緩存中沒有，就直接從數(shù)據(jù)庫中讀取，然后取出數(shù)據(jù)后放入緩存
• 更新的時候，先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

所謂雙寫不一致，就是在發(fā)生寫操作（更新）的時候或?qū)懖僮髦?，可能會存在?shù)據(jù)庫里面的值和緩存中的值不同的情況。

為什么更新的時候要先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫？因為如果先更新數(shù)據(jù)庫，然后在刪除緩存的時候失敗了，就會造成緩存里面的值和數(shù)據(jù)庫的值不一致。

然而這樣并不能完全避免雙寫不一致問題。假設在大并發(fā)情景下，一個線程先刪除緩存，然后取更新數(shù)據(jù)庫，這個時候另一個線程去取緩存，發(fā)現(xiàn)沒有值，于是去讀數(shù)據(jù)庫，然后把數(shù)據(jù)庫舊的值設置進緩存。等第一個線程更新完數(shù)據(jù)庫后，數(shù)據(jù)庫里面就是新的值，而緩存里面是舊的值，所以就存在了數(shù)據(jù)不一致的問題。

一個比較簡單的解決辦法是把過期時間設置得比較低，這樣就只有在緩存沒過期之前存在數(shù)據(jù)不一致問題，在一些業(yè)務場景下也還能接受。

另一種解決方案是使用隊列輔助。先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。如果刪除失敗，就放進隊列。然后另一個任務從隊列中取出消息，不斷去重試刪除相應的key。

還有一種解決方案是使用對一個數(shù)據(jù)使用一個隊列，使讀寫操作串行化。比如對id為n的數(shù)據(jù)建立一個隊列。對這條數(shù)據(jù)的寫操作，刪除緩存后，放進一個隊列；然后另一個線程過來了，發(fā)現(xiàn)沒有緩存，則把這個讀操作也放進這個隊列里面。

不過這樣會增加程序的復雜性，串行化也會降低程序的吞吐量，可能得不償失。一般主流的解決方案還是先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫?？梢詽M足絕大部分需求。

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