三大缓存问题及解决方案

在咱们的实际开发应用中，缓存机制的普遍存在，大大的提升了系统对数据库的请求承受阈值，可是在一些特定的场景下，须要去了解它可能出现的问题和对应的解决方案，才能更好的增长咱们系统的健壮性

1.缓存穿透

问题场景
在通常的查询场景下，当一次查询从缓存中查询不到对应的信息，那么会继续去访问数据库进行查询，这种过程被称为缓存穿透。看似正常的操做，实际上，当有人恶意的去使用根本不存在的数据去频繁访问服务器，可能就会形成系统的瘫痪。

解决方案
bloom filter(布隆过滤器):是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的几率算法。在某些查询中，能够将全部可能的查询条件放入这个集合，在查询以前使用这个集合对查询条件进行过滤，就能够避免缓存穿透的问题。
空值缓存：在第一次查询为空值以后，将这个查询条件key存入缓存中，缓存时间设置为较短期，这样能够应对一些短期内大量重复查询的状况。

2.缓存雪崩

问题场景
咱们在使用例如Redis来进行缓存操做的时候，通常会给缓存设置一个过时时间，可是对于大量缓存过时时间相同的系统来讲，可能会由于某个时间段缓存同时失效而形成全部本应该由缓存来接受的请求直接请求到数据库，形成数据库崩溃。当发生雪崩的时候,没有一片雪花以为是本身的责任。

解决方案
交叉失效时间：在设置缓存时间的时候，咱们能够在一段合理的范围时间内，随机的去设置这些缓存的过时时间，避免同一过时时间

3.缓存击穿

问题场景
缓存击穿是缓存雪崩的一个特例，某个单独的热点的缓存由于过时时间致使失效，那么一样会有大量的请求去访问数据库致使崩溃。与缓存雪崩不一样的是，缓存击穿更像是某一热度点的缓存雪崩。

解决方案
二级缓存：对于那些热度高的数据设置二级缓存，而且错开和一级缓存的失效时间，使请求不会同时穿透两层缓存去访问数据库