使用缓存可以缓解大流量的压力，显着提升程序的性能。我们在使用缓存系统的时候，尤其是在大并发的情况下，经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题和解决方法，可以作为以后遇到此类问题时的参考。在设计缓存系统时也应该考虑这些常见情况。为了表述方便，本文以数据库查询缓存为例。使用缓存可以减轻数据库的压力。缓存穿透当我们使用缓存时，往往会先尝试从缓存中获取值。如果没有值，则去数据库中取值。如果数据库中没有值，则根据业务需要返回空或抛出异常。如果用户一直访问数据库中不存在的数据，比如id为-1的数据，每次请求都会先去缓存中检查，然后再去数据库中检查，造成严重的性能问题。这种情况称为缓存穿透。解决方案有以下解决方案：验证请求参数，比如用户认证验证，id的基本验证，id<=0直接拦截，如果查询发现数据库没有value，对应的key也会存储在缓存中，该值将为空。这样下一次查询就会直接从缓存中返回。但是这里key的缓存时间应该比较短，比如30s。防止这条数据以后插入数据库，但是用户获取不到。使用Bloom过滤器来确定是否已检查密钥。如果已经勾选，则不会查询数据库。缓存击穿缓存击穿是指某个key的访问量非常大，比如并发1w/s的秒杀activity。如果key在某个时间点过期，这些大请求会瞬间发送到数据库，数据库可能会直接崩溃。解决方案缓存击穿有多种解决方案，可以结合使用：对于热点数据，慎重考虑过期时间，保证key在热点期间不会过期，有的甚至可以设置为永不过期。使用互斥体（如Java的多线程锁机制），在第一个线程访问key时加锁，等待查询数据库返回，将value插入缓存后释放锁，这样后续请求就可以了直接fetched缓存中的数据就没有了。缓存雪崩缓存雪崩是指在某个时刻，多个key失效。这样就会有大量的请求无法从缓存中取到值，全部跑到数据库中去。还有一种情况，就是缓存服务器宕机了，也算是缓存雪崩。解决方案针对以上两种情况，缓存雪崩有两种解决方案：为每个key的过期时间设置一个随机值，而不是所有key都相同。使用高可用的分布式缓存集群来保证缓存的高可用，比如redis-cluster。双写不一致在使用数据库缓存的时候，读写的过程往往是这样的：读的时候，先读取缓存，如果没有缓存，直接从数据库中读取，然后取出数据放入缓存更新时，先删除缓存，再更新数据库。所谓双写不一致，是指在发生写操作（更新）时或写操作之后，数据库中的值可能与缓存中的值不同。为什么要在更新数据库之前删除缓存？因为如果先更新数据库，然后删除缓存失败，缓存中的值就会和数据库中的值不一致。但是，这并不能完全避免双写不一致的问题。假设在大并发场景下，一个线程先删除缓存，然后再去取数据库更新。这时候另外一个线程去取缓存，发现没有值，于是读取数据库，然后把数据库的旧值设置到缓存中。第一个线程更新完数据库后，数据库中包含新值，而缓存中包含旧值，因此存在数据不一致的问题。一个比较简单的解决方案是把过期时间设置得比较低，这样数据不一致的问题只存在于缓存过期之前，在一些业务场景下是可以接受的。另一种解决方案是使用队列助手。先更新数据库，再删除缓存。如果删除失败，则将其放入队列。然后另一个任务从队列中取出消息并不断重试删除相应的键。另一种解决方案是使用一个数据队列来序列化读写操作。例如，为id为n的数据创建一个队列。对于这个数据的写操作，删除缓存后，放入一个队列中；然后另一个线程过来，发现没有缓存，就把这个读操作放到这个队列中。但是这样会增加程序的复杂度，序列化也会降低程序的吞吐量，可能得不偿失。一般主流的解决方案是先删除缓存，再更新数据库。可以满足大部分需求。
