缓存带来了什么回报？
-
高速读写
缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3 Cache、Linux page Cache加速硬盘读写、浏览器缓存、Ehcache缓存数据库结果 -
降低后端负载
后端服务器通过前端缓存降低负载： 业务端使用Redis降低后端MySQL负载等
缓存带来了什么代价？
-
数据不一致
缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关 -
代码维护成本
原本只需要读写MySQL就能实现功能，但加入了缓存之后就要去维护缓存的数据，增加了代码复杂度。 -
堆内缓存可能带来内存溢出的风险影响用户进程，如ehCache、loadingCache
-
堆内缓存和远程服务器缓存redis的选择
1）堆内缓存一般性能更好，远程缓存需要套接字传输
2）用户级别缓存尽量采用远程缓存
3）大数据量尽量采用远程缓存，服务节点化原则
什么是缓存雪崩？你有什么解决方案来防止缓存雪崩？
缓存雪崩：如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。 由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU 和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。
解决方法：
-
加锁排队
key： whiltList value：1000w个uid
指定setNx whiltList value nullValue
mutex互斥锁解决，Redis的SETNX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 -
数据预热
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key -
双层缓存策略（redis集群）
C1为原始缓存，C2为拷贝缓存，C1失效时，可以访问C2，C1缓存失效时间设置为短期，C2设置为长期。 -
定时更新缓存策略
失效性要求不高的缓存，容器启动初始化加载，采用定时任务更新或移除缓存 -
设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
什么是缓存穿透？你有什么解决方案来防止缓存穿透？
缓存穿透：指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候， 在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空(相当于进行了两次 无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库。
解决办法：
-
采用布隆过滤器BloomFilter
将所有可能存在的数据哈 希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力 -
缓存空值
如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不 存在，还是系统故障)我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库
网友评论