缓存

1. 什么是缓存

缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高

2. 缓存的作用与成本

作用：

• 降低后端负载
• 提高读写性能，降低响应时间

成本：

• 数据一致性成本
• 代码维护成本
• 运维成本

3. 缓存更新策略

	内存淘汰	超时剔除	主动更新
说明	不用自己维护，利用Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存	给缓存数据添加TTL时间，当期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存	编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存
一致性	差	一般	好
维护成本	无	低	高

业务场景：

1. 低一致性需求：使用内存淘汰机制。使用于更新次数较少的数据。

2. 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案。使用于需要频繁更新的数据。

   • 读操作：
     • 缓存命中直接返回
     • 缓存未命中查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
   • 写操作：
     • 先写数据库，然后再删除缓存
     • 要确保数据库与缓存操作的原子性

4. 缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。如果不断发送这样的请求，会给数据库带来巨大压力。

常见解决方案：

• 缓存空对象

  • 优点：实现简单，维护方便
  • 缺点：
    • 额外消耗内存
    • 可能造成短期不一致

• 布隆过滤

  • 优点：内存占用较少，没有多余的key
  • 缺点：
    • 实现复杂
    • 存在误判可能

其他解决方案：

• 增强id的复杂度，避免被猜测id的规律
• 做好数据的基础格式校验
• 加强用户权限的校验
• 做好热点参数的限流

5. 缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案：

• 给不同的key的TTL添加随机值
• 利用Redis集群提高服务的可用性
• 给缓存业务添加将极限流策略
• 给业务添加多级缓存

6. 缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大冲击。

常见解决方案：

• 互斥锁
• 逻辑过期

解决方案	优点	缺点
互斥锁	没有额外的内存消耗 保证一致性 实现简单	线程需等待，性能受影响 可能有死锁的风险
逻辑过期	线程无需等待，性能较好	不保证一致性 有额外内存消耗 实现复杂