缓存问题
一、缓存更新策略
一般情况来说，缓存更新策略有三种：
- 先删除缓存，后更新数据库
- 先更新数据库，后更新缓存
- 先更新数据库，后删除缓存
- 更新数据库，监听数据库binlog
下面讨论在高并发情况下，三种策略的有缺点，以及可以改进的点
(一) 先删除缓存，后更新数据库
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有一个更新请求 A 和一个查询请求 B
1、 请求 A 发起更新请求，删除缓存
2、 请求 B 发起查询请求，缓存不存在
3、 请求 B 请求数据库获得旧数据
4、 请求 B 将旧数据回写到缓存
5、 请求 A 更新数据库
如果发生了上面的情况，就会出现数据库与缓存不一致的问题，解决方案：
- 设置缓存过期时间，那么会有短暂的数据不一致问题
- 更新数据库以后，删除缓存
(二) 更新数据库，同时更新缓存
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有两个更新请求A、B
1、 请求 A 更新数据库
2、 请求 B 更新数据量
3、 请求 B 更新缓存
4、 请求 A 更新缓存
如果出现上面的情况，缓存里面就是请求 A 更新的数据，数据库和缓存数据不一致
(三) 更新数据库、删除缓存
FaceBook采用该分案进行缓存的更新，在并发情况下，也有可能出现缓存不一致的情况
一个查询请求A，一个更新请求B：
1、 缓存刚好失效；
2、 请求A查询数据库，得一个旧值；
3、 请求B将新值写入数据库；
4、 请求B删除缓存；
5 、请求A将查到的旧值写入缓存
发生上述情况有一个先天性条件，就是步骤3的写数据库操作比步骤2的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤4先于步骤5。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤3耗时比步骤2更短，这一情形很难出现。
如何避免上面的问题：
- 缓存设置有效期
- 异步延时删除缓存
(四) 更新数据库，监听数据库binlog
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1、更新商品数据
2、binlog 监听组件监听binlog变更
3、查询数据库数据，回写缓存
如果binlog监听组件出现问题，通过eventbus，或者mq通知缓存服务，更新缓存
二、缓存穿透
(一) 什么是缓存穿透？
1、缓存穿透是指在高并发清空下，如果某个key被高并发访问，并且在缓存中没有命中，出于容错的考虑，会从数据库中获取数据，然后对应的数据库中也没有该数据，导致在并发情况下数据库做了很多无用的查询操作，给数据库带来压力。
(二) 解决方案
1、 缓存NULL对象
如果无法从DB中查查询到对应的数据，那么在缓存中保存NULL对象，并设置失效期，防止后面数据库中添加了该条数据
2、预校验
如果知道数据的范围，先预判断一下查询的key是否在数据范围内，比如商品的主键是从 1 至 10000，如果查询的key是不在商品主键范围内，那么就直接返回
3、布隆过滤器
在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来
三、缓存雪崩
(一) 什么是缓存雪崩
1、缓存雪崩是指缓存数据不可用或者是大量缓存在同一时间段失效，导致大量的查询请求到DB，导致数据库压力增大甚至崩溃
(二) 解决方案
1、多级缓存，每一级缓存设置不同的超时时间，那么某个级别的缓存失效，也有其他级别缓存兜底
2、缓存实现时间设置随机值，比如某一批数据设置的超时时间都是10分钟，可以在10分钟的基础上加上一个随机数
3、分布式锁，如果某个商品是热点数据，如果数据在缓存中失效，可能会出现多个获取该商品的请求同时打到DB，为了防止这种情况，只有获取到锁的请求才能够请求到DB，其他请求阻塞
4、限流，对于打到DB的请求进行限流
四、缓存污染
(一) 什么是缓存污染
1、缓存污染主要出现在使用本地缓存的情况下，从本地缓存中获取数据以后，对数据进行修改，导致后面获取到的缓存数据都是污染以后的数据
(二) 解决方案
1、不允许修改从本地缓存中获取的数据对象
