把redis作为缓存使用已经是司空见惯，但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题，尤其是数据量很大的时候，经典的几个问题如下：

(一)缓存和数据库间数据一致性问题

分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。

(二)缓存击穿问题

缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。这个我们在实际项目就遇到了，有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机了，好在数据库是多主多从的，hold住了。

解决方案的话：

1、使用互斥锁排队

业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了。

public String getWithLock(String key, Jedis jedis, String lockKey, String uniqueId, long expireTime) {
 // 通过key获取value
 String value = redisService.get(key);
 if (StringUtil.isEmpty(value)) {
 // 分布式锁，详细可以参考https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/79803037
 //封装的tryDistributedLock包括setnx和expire两个功能，在低版本的redis中不支持
 try {
 boolean locked = redisService.tryDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
 if (locked) {
 value = userService.getById(key);
 redisService.set(key, value);
 redisService.del(lockKey);
 return value;
 } else {
 // 其它线程进来了没获取到锁便等待50ms后重试
 Thread.sleep(50);
 getWithLock(key, jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
 }
 } catch (Exception e) {
 log.error("getWithLock exception=" + e);
 return value;
 } finally {
 redisService.releaseDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId);
 }
 }
 return value;
}

这样做思路比较清晰，也从一定程度上减轻数据库压力，但是锁机制使得逻辑的复杂度增加，吞吐量也降低了，有点治标不治本。

2、布隆过滤器（推荐）

bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小，下面先来简单的实现下看看效果，我这里用guava实现的布隆过滤器：

<dependencies> 
 <dependency> 
 <groupId>com.google.guava</groupId> 
 <artifactId>guava</artifactId> 
 <version>23.0</version> 
 </dependency> 
</dependencies> 
public class BloomFilterTest {
 
 private static final int capacity = 1000000;
 private static final int key = 999998;
 
 private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);
 
 static {
 for (int i = 0; i < capacity; i++) {
 bloomFilter.put(i);
 }
 }
 
 public static void main(String[] args) {
 /*返回计算机最精确的时间，单位微妙*/
 long start = System.nanoTime();
 
 if (bloomFilter.mightContain(key)) {
 System.out.println("成功过滤到" + key);
 }
 long end = System.nanoTime();
 System.out.println("布隆过滤器消耗时间:" + (end - start));
 int sum = 0;
 for (int i = capacity + 20000; i < capacity + 30000; i++) {
 if (bloomFilter.mightContain(i)) {
 sum = sum + 1;
 }
 }
 System.out.println("错判率为:" + sum);
 }
}
成功过滤到999998
布隆过滤器消耗时间:215518
错判率为:318

可以看到，100w个数据中只消耗了约0.2毫秒就匹配到了key，速度足够快。然后模拟了1w个不存在于布隆过滤器中的key，匹配错误率为318/10000，也就是说，出错率大概为3%，跟踪下BloomFilter的源码发现默认的容错率就是0.03：

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<T> funnel, int expectedInsertions /* n */) {
 return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
}

我们可调用BloomFilter的这个方法显式的指定误判率：

private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity,0.01);

我们断点跟踪下，误判率为0.02和默认的0.03时候的区别:

对比两个出错率可以发现，误判率为0.02时数组大小为8142363，0.03时为7298440，误判率降低了0.01，BloomFilter维护的数组大小也减少了843923，可见BloomFilter默认的误判率0.03是设计者权衡系统性能后得出的值。要注意的是，布隆过滤器不支持删除操作。用在这边解决缓存穿透问题就是：

public String getByKey(String key) {
 // 通过key获取value
 String value = redisService.get(key);
 if (StringUtil.isEmpty(value)) {
 if (bloomFilter.mightContain(key)) {
 value = userService.getById(key);
 redisService.set(key, value);
 return value;
 } else {
 return null;
 }
 }
 return value;
}

(三)缓存雪崩问题

缓存在同一时间内大量键过期（失效），接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。

解决方案：

1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队，实现同上;

2、建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存;

public String getByKey(String keyA,String keyB) {
 String value = redisService.get(keyA);
 if (StringUtil.isEmpty(value)) {
 value = redisService.get(keyB);
 String newValue = getFromDbById();
 redisService.set(keyA,newValue,31, TimeUnit.DAYS);
 redisService.set(keyB,newValue);
 }
 return value;
}

(四)缓存并发问题

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。比较有效的解决方案就是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行，具体的代码就不上了，当然加锁也是可以的，至于为什么不用redis中的事务，留给各位看官自己思考探究。

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