缓存常见问题

缓存常见问题

1.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。

解决方案：

• 缓存空对象

  • 优点：实现简单，维护方便
  • 缺点：
    • 额外的内存消耗
    • 可能造成短期的不一致

  如果使用id为key缓存空对象，那使用uuid作为id访问，也会造成大量请求打到数据库，

  短期的不一致是因为，如果访问一个不存在的数据，这时将它存为null，然后数据库将这条数据插入到数据库，别人访问时还是null，

  可以在插入时主动更新，但也会有新的问题

• 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

  不存在一定不存在，存在可能存在

  只用布隆过滤器的话，也会有一定的穿透可能：布隆判断存在，这时缓存和数据库中数据可能是不存在的，这样也造成了穿透

  布隆过滤器不能修改，想修改只能删除，再创一个布隆过滤器

• 增强id的复杂度，避免被猜测id规律

• 做好数据的基础格式校验

• 加强用户权限校验

• 做好热点参数的限流.。

2.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
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多段缓存

3.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比较复杂的key突然失效了，无效的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

缓存重建业务比较复杂是，在缓存未命中，查询数据库，到写入缓存这一阶段，比较复杂，用时比较长，加上它又是一个热点数据，所以会出现击穿问题

解决方案

• 互斥锁
  • 缺点：一个线程获取锁后，别的线程会一致等待，用户体验不太好，可以添加一些降级策略
  • 一致性较高
• 逻辑过期
  • 可用性较高

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