缓存的意义
1：缓存一般都在内存中操作，性能比数据库高。
2：缓存资源的消耗相比数据库资源的消耗更低。
基于提高应用性能的目的，使用缓存提升了数据处理的性能，降低数据存储的消耗，提高了数据访问的响应时间。
缓存雪崩
- 问题点：
当大量的缓存key设置的过期时间都是同一个时间点，那么当到达这个时间点时，大量的缓存key失效，导致请求全部落地到数据库，造成数据库瞬间并发请求提高，带来雪崩问题。
- 解决方案：
1：过期时间添加随机值，将相同过期时间点概率降低。(弊端：缓存失效时间不能准确的管理)
2：缓存不设置过期时间，通过更新操作更新缓存。(弊端：更新失败，缓存一致性问题)
缓存穿透
- 问题点：
请求的key，在缓存及db中都不存在，数据库查询不存在，不进行缓存设置，导致每次请求都落地到数据库。如果是恶意的请求，将造成数据库压力过大。例如：业务id是数据库自增的，使用id为-1的请求参，那么每次都会查询数据库，而且数据不存在。
- 解决方案：
1：将不存在的key也缓存，设置value为特定业务值及合适的过期时间。那么请求过来时，换查询缓存，并且在过期时间内不会落地数据库。(弊端：当数据库出现新的id，且之前缓存已经被设置为控制，那么过期时间内无法访问新增的数据)
2：布隆过滤器，将所有可能存在的id存储在一个bitmap，请求前先经过过滤器判断是否存在。(弊端：存在误判的可能)
缓存击穿
- 问题点：
对于某个热点key，每秒并发很高，在key失效的时间点，瞬间并发请求同时查询数据库，导致数据库压力瞬时暴涨。如果这样的key很多，而且当存在跟缓存雪崩一样问题的情况，数据库无疑压力更大。
- 解决方案：
1：热点key不设置过期时间，通过更新操作同步。(弊端：更新失败带来的一致性问题)
2：通过锁机制，只允许一个请求查库同，时可以考虑使用缓存降级，获得锁失败的进程查询降级的缓存。(弊端：互斥锁带来的性能问题，导致其他线程在等待)
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