别让你的缓存形同虚设，轻松搞定缓存击穿

本文主要是介绍别让你的缓存形同虚设，轻松搞定缓存击穿，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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我们在用缓存的时候，不管是Redis或者Memcached，基本上会通用遇到以下三个问题：

缓存穿透
缓存并发
缓存失效

缓存穿透

上面三个图会有什么问题呢？

我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，可能DB就挂掉了。

那这种问题有什么好办法解决呢？

要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。有一个比较巧妙的作法是，可以将这个不存在的key预先设定一个值。比如，"key" , “&&”。在返回这个&&值的时候，我们的应用就可以认为这是不存在的key，那我们的应用就可以决定是否继续等待继续访问，还是放弃掉这次操作。如果继续等待访问，过一个时间轮询点后，再次请求这个key，如果取到的值不再是&&，则可以认为这时候key有值了，从而避免了透传到数据库，从而把大量的类似请求挡在了缓存之中。

缓存并发

有时候如果网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。

我现在的想法是对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

这种情况和刚才说的预先设定值问题有些类似，只不过利用锁的方式，会造成部分请求等待。

缓存失效

引起这个问题的主要原因还是高并发的时候，平时我们设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置1分钟啊，5分钟这些，并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间都一样，这个时候就可能引发一当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。

那如何解决这些问题呢？

其中的一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

我们讨论的第二个问题时针对同一个缓存，第三个问题时针对很多缓存。

总结来看

1、缓存穿透：查询一个必然不存在的数据。比如文章表，查询一个不存在的id，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成影响。

2、缓存失效：如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。当发生大量的缓存穿透，例如对某个失效的缓存的大并发访问就造成了缓存雪崩。

网上提问汇总

如何解决DB和缓存一致性问题？

答：当修改了数据库后，有没有及时修改缓存。这种问题，以前有过实践，修改数据库成功，而修改缓存失败的情况，最主要就是缓存服务器挂了。而因为网络问题引起的没有及时更新，可以通过重试机制来解决。而缓存服务器挂了，请求首先自然也就无法到达，从而直接访问到数据库。那么我们在修改数据库后，无法修改缓存，这时候可以将这条数据放到数据库中，同时启动一个异步任务定时去检测缓存服务器是否连接成功，一旦连接成功则从数据库中按顺序取出修改数据，依次进行缓存最新值的修改。

多级缓存是什么概念呢？

答：多级缓存就是将ehcache与redis做二级缓存，就像我之前写的文章也提到过。但同样会存在一致性问题，如果我们需要强一致性的话，缓存与数据库同步是会存在时间差的，所以我们在具体开发的过程中，一定要根据场景来具体分析，二级缓存更多的解决是，缓存穿透与程序的健壮性，当集中式缓存出现问题的时候，我们的应用能够继续运行。

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