缓存击穿问题

概念：缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决：业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。类似下面的代码。

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表缓存值过期
          //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
                      sleep(50);
                      get(key);  //重试
              }
          } else {
              return value;      
          }
  }

缓存并发问题

一张优惠券引发的血案(缓存并发问题)

概念：数据在redis中以list方式存储。当某个时间点，缓存不存在，请求量又很大的时候，相同的数据有可能重复push到list中，导致数据重复。
解决：使用分布式锁+双重检锁。
注意：使用hash可以解决数据重复问题，但是并未解决缓存重复更新的问题。
1.查询缓存，如果缓存存在，返回结果
2.缓存不存在，查询数据库
3.争夺分布式锁
4.成功获得锁，再次判断缓存的存在
5.如果缓存仍旧不存在，把查询数据库的结果循环放入缓存
6.释放分布式锁
伪代码如下：

Paste_Image.png

但是这样还是存在一个问题，当for循环没有push完全的时候，其他线程已经可以看到redis中的key，这样拿到的数据应该是不完整的数据。
可以类比单例模式下的volatile的使用。
解决方案：从缓存中load数据的时候，也必须拿到“分布式锁key”，使得数据完整安全。