应对高并发流量的三把利器：缓存、限流与降级。所以合理使用缓存很重要。
缓存，空间换时间一种解决方案。
不谈缓存的实现框架，只结合在开发中遇到的问题，当然这些问题前人大佬已经填坑了，让我们能够更好的使用缓存。正所谓前人栽树后人乘凉。
缓存的更新策略对比：
| 策略 | 一致性 | 维护成本 |
|---|---|---|
| FIFO、LRU等算法 | 最差 | 低 |
| 超时去除 | 较差 | 一般 |
| 主动更新 | 强 | 高 |
缓存穿透：
查询一个必然不存在的数据，这样每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，就有可能直接对DB造成影响
解决方案：缓存空对象， 对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
缓存并发/热点key问题：
一个热点key失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存。
解决方案：使用互斥锁（mutex key） 比如redis的setnx 分布式锁
雪崩问题：
当缓存服务器重启或者设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。
解决方案：1、保证cache的高可用。2、不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
- 本文标题： 缓存二三事
- 文章作者： sherryriver（木木三可）
- 发布时间： 2018.02.01
- 本文链接： https://sherryriver.github.io/2018/02/01/缓存二三事/
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