这让我想起了校招回厦门的第二站，当时气血上头应聘5年经验的分布式网络工程师，由于实习期间负责支付模块中用到redis的缓存一致性，所以展开了一场持续1小时的缓存之争
### 项目中缓存是如何使用的？
根据缓存一致性，在查询支付数据的时候，为了及时反馈订单，就使用redis保存订单支付和用户在线状态
### 为什么要用缓存？
用缓存，主要有两个用途：**高性能**、**高并发**。
#### 高性能
假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来耗时 600ms查数据库，但是这个结果不会经常变动，或者变了也可以不用立即反馈给用户。应该怎么做？
用缓存，每次先写数据库，再写缓存。每次先查缓存，再查数据库。
#### 高并发
但这样有个问题，缓存如果某一时刻为null,那岂不是所有请求都打到数据库？那如果数据库为null,那岂不是所有请求都打到缓存？
enmm缓存是走内存的一部分.....好吧我想不出来
其实要根据具体需求跟业务方协商能不能加机器
但实际上机器也是要维护成本的，所以我在想，如果只有2-3台机器的话，那我们如何应对呢？
常见的缓存场景有以下几个
双写不一致
就像自己之前提到的
- 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
- 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。
缺点在于:
一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。
方案1：我自己想的是一般是先放入队列，然后起一个短任务轮询最新的请求，如果是写超时没关系，毕竟需要等待最新的写请求，到时间后自动更新。但是读请求超时，就会发生缓存与数据库不一致，所以我的方案是做读写分离，并行化请求，需要频繁访问的接口先读主库，其他接口走从库。
方案2：一位前辈的建议是更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。
缓存雪崩、缓存穿透
- 缓存雪崩
对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库报警完就挂了。此时，如果重启数据库,数据库立马又被新的流量给打死了。
方案1：使用熔断器Hystrix
对重要的资源 ( 例如 Redis、 MySQL、 Hbase、外部接口 ) 都进行隔离，让每种资源都单独运行在自己的线程池中，即使个别资源出现了问题，对其他服务没有影响。
方案2：使用redis持久化机制
一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
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缓存穿透
当前 key 是一个热点 key( 例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大。
重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的 SQL、多次 IO、多个依赖等。
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方案1：避免key过期，可以将热点数据设置为永远不过期。但如果重建缓存不能再短时间完成，又会出现数据不一致的情况
这里需要避免下面三个问题
- 减少重建缓存的次数
- 数据尽可能一致
- 较少的潜在危险
方案2：基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。
缓存并发竞争
多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。
方案1：基于时间戳的乐观锁
你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。
每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。但缺点在于假设客户A,B,C并发写key，假设有一个审核场景，必须限制A,B,C顺序写。那么就会出现乱序的情况
方案2：基于redis的setnx的悲观锁
当要写入key的时候，给每个要访问的定时任务一定的逻辑时间间隔，先进入一个内存队列等待锁，然后排队写入Key
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