| 导读 | 在如今大数据的时代下，高并发高可用是所有软件开发都追求的目标，为了实现这一目标，缓存的使用是每一个高并发系统都会涉及到的，使用缓存可以保障系统的运行效率，提高系统的健壮性。 |
前言
在高并发的系统架构中，大量网络请求的并发处理，导致数据库的I/O消耗是非常巨大的，为了快速读取数据，减少网络请求时延，缓解数据库的压力，因此在软件开发中引入了缓存技术。但是在缓存的使用过程中也会遇到一些特殊情况导致缓存失效，常见的缓存失效的情况有三种：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
缓存失效的三种情况
缓存（以Redis缓存为例）的引入可以减少请求数据库的次数，提高查询效率，从而提升系统性能。一般的流程是：应用发起请求后，先查询缓存中是否存在所需数据，如果缓存中存在，直接返回数据，如果缓存中不存在所需数据，则需要去查询数据库，如果数据库中存在所需数据，则一方面存入缓存，另一方面返回查询结果，如果数据库中不存在，则返回空或者错误。
缓存穿透
缓存穿透(Cache Penetration)是指查询一个一定不存在的数据，即用户访问的数据既不在缓存当中，也不在数据库中。由于缓存中查询不到数据，请求会去查询数据库，然而数据库中也不存在该数据，也不会写入缓存，导致查询该数据的时候，每次都要去数据库中查询，给数据库到来压力。
缓存雪崩
缓存雪崩(Cache Avalanche)是指大量的缓存数据在某一时刻超过了缓存的过期时间，同时失效，导致高并发的请求同时去访问数据库，造成数据库压力过大，导致系统崩溃。这是针对多个缓存数据而言的。
缓存击穿
缓存击穿(Cache Breakdown)是指缓存过期的一瞬间，有大量的请求去查询同一个缓存数据，由于该数据在承载着大并发，当该数据失效的一瞬间，持续的大并发就会直接去请求数据库，造成数据库压力倍增。这是针对一个缓存数据而言的。
解决方案
针对缓存穿透的解决方案
- 第一种方案是采用布隆过滤器进行数据拦截。这也是针对缓存击穿采用的常用方案。在写入数据时，使用布隆过滤器对数据的key进行标记，当带有数据key的请求过来后，先用布隆过滤器验证key是否存在，如果存在，再进入缓存或者数据库中进行查询。
- 第二种方案是缓存空值。当在数据库中查询不到数据时，将其缓存为空值或者默认值。此时需要注意，针对其的缓存过期时间不宜过长，一般设置为5分钟内，当数据库被写入或者更新该key的新数据时，缓存必须同时更新，保证数据的一致性。
- 一般是将key的过期时间后面增加一个随机数，让过期时间分散开，使key均匀失效，减少缓存时间过期的重复率。
- 利用加锁或队列的方式，保证缓存单线程写，但是这种方案会影响并发量，多个请求过来时，只有一个在进行正常的操作，其他请求都会在等待的状态，影响程序性能，不推荐使用。
- 使用缓存标记，这是比较好的解决办法。判断标记是否过期，过期则去数据库中请求，而缓存数据的过期时间要设置的比缓存标记长些，如此一来，当一个请求去操作数据库的时候，其他的请求拿到的是上一次的缓存数据。
- 使用互斥锁，当缓存的key过期时，多个请求过来时只允许一个请求去查询数据库构建缓存，其他请求等待该请求执行完毕之后，重新从缓存中获取数据。
- 针对访问量比较大的数据，即热点数据，不设置缓存过期时间，后台异步更新缓存，适用于不严格要求缓存一致性的场景。
针对缓存雪崩的解决方案
针对缓存击穿的解决方案
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