前言
一般來說，現在的網際網路應用網站或者APP，它的整體流程可以用我們這個圖裡展示的來表示，使用者請求開始，從這個界面是最裡面的浏覽器和APP，到網絡轉發，再到應用服務，最後到存儲，這純屬可能是資料庫檔案系統，然後再傳回到界面呈現内容。
随着網際網路的普及，内容資訊越來越複雜，使用者數和通路量越來越大，我們的應用需要支撐更多的并發量，同時，我們的應用伺服器和資料庫伺服器所做的計算也越來越多，但是，往往我們的應用伺服器的資源是有限的，而且技術變革是緩慢的，是以每秒能接收請求次數也是有限的，或者說檔案的讀寫也是有限的。
如何能有效利用有限的資源來提供盡可能大的吞吐量呢？一個有效的辦法就是引入緩存，打破圖中的标準的流程，每個環節中請求可以從緩存中直接擷取目标資料并傳回，進而減少他們的計算量，來有效提升響應速度，讓有限的資源服務更多的使用者，像我們這個圖裡展示的緩存的使用，它其實可以出現在1到4的各個環節中。
緩存一緻性問題
當資料時效性要求很高時，需要保證緩存中的資料與資料庫中的保持一緻，而且需要保證緩存節點和副本中的資料也保持一緻，不能出現差異現象。
這就比較依賴緩存的過期和更新政策。一般會在資料發生更改的時，主動更新緩存中的資料或者移除對應的緩存。
緩存并發問題
緩存過期後将嘗試從後端資料庫擷取資料，這是一個看似合理的流程。但是，在高并發場景下，有可能多個請求并發的去從資料庫擷取資料，對後端資料庫造成極大的沖擊，甚至導緻 “雪崩”現象。
此外，當某個緩存key在被更新時，同時也可能被大量請求在擷取，這也會導緻一緻性的問題。那如何避免類似問題呢？
我們會想到類似“鎖”的機制，在緩存更新或者過期的情況下，先嘗試擷取到鎖，當更新或者從資料庫擷取完成後再釋放鎖，其他的請求隻需要犧牲一定的等待時間，即可直接從緩存中繼續擷取資料。
緩存穿透問題
緩存穿透在有些地方也稱為“擊穿”。很多朋友對緩存穿透的了解是：由于緩存故障或者緩存過期導緻大量請求穿透到後端資料庫伺服器，進而對資料庫造成巨大沖擊。
這其實是一種誤解。真正的緩存穿透應該是這樣的：
在高并發場景下，如果某一個key被高并發通路，沒有被命中，出于對容錯性考慮，會嘗試去從後端資料庫中擷取，進而導緻了大量請求達到資料庫，而當該key對應的資料本身就是空的情況下，這就導緻資料庫中并發的去執行了很多不必要的查詢操作，進而導緻巨大沖擊和壓力。
可以通過下面的幾種常用方式來避免緩存傳統問題：
1、緩存空對象
對查詢結果為空的對象也進行緩存，如果是集合，可以緩存一個空的集合（非null），如果是緩存單個對象，可以通過字段辨別來區分。這樣避免請求穿透到後端資料庫。
同時，也需要保證緩存資料的時效性。這種方式實作起來成本較低，比較适合命中不高，但可能被頻繁更新的資料。
2、單獨過濾處理
對所有可能對應資料為空的key進行統一的存放，并在請求前做攔截，這樣避免請求穿透到後端資料庫。這種方式實作起來相對複雜，比較适合命中不高，但是更新不頻繁的資料。
緩存颠簸問題
緩存的颠簸問題，有些地方可能被成為“緩存抖動”，可以看做是一種比“雪崩”更輕微的故障，但是也會在一段時間内對系統造成沖擊和性能影響。一般是由于緩存節點故障導緻。業内推薦的做法是通過一緻性Hash算法來解決。
歡迎大家關注我的公種浩【程式員追風】，文章都會在裡面更新，整理的資料也會放在裡面。
緩存的雪崩現象
緩存雪崩就是指由于緩存的原因，導緻大量請求到達後端資料庫，進而導緻資料庫崩潰，整個系統崩潰，發生災難。
導緻這種現象的原因有很多種，上面提到的“緩存并發”，“緩存穿透”，“緩存颠簸”等問題，其實都可能會導緻緩存雪崩現象發生。這些問題也可能會被惡意攻擊者所利用。
還有一種情況，例如某個時間點内，系統預加載的緩存周期性集中失效了，也可能會導緻雪崩。為了避免這種周期性失效，可以通過設定不同的過期時間，來錯開緩存過期，進而避免緩存集中失效。
從應用架構角度，我們可以通過限流、降級、熔斷等手段來降低影響，也可以通過多級緩存來避免這種災難。
此外，從整個研發體系流程的角度，應該加強壓力測試，盡量模拟真實場景，盡早的暴露問題進而防範。
緩存無底洞現象
該問題由 facebook 的從業人員提出的， facebook 在 2010 年左右，memcached 節點就已經達3000 個，緩存數千 G 内容。
他們發現了一個問題---memcached 連接配接頻率，效率下降了，于是加 memcached 節點，添加了後，發現因為連接配接頻率導緻的問題，仍然存在，并沒有好轉，稱之為”無底洞現象”。
目前主流的資料庫、緩存、Nosql、搜尋中間件等技術棧中，都支援“分片”技術，來滿足“高性能、高并發、高可用、可擴充”等要求。
有些是在client端通過Hash取模（或一緻性Hash）将值映射到不同的執行個體上，有些是在client端通過範圍取值的方式映射的。當然，也有些是在服務端進行的。
但是，每一次操作都可能需要和不同節點進行網絡通信來完成，執行個體節點越多，則開銷會越大，對性能影響就越大。
主要可以從如下幾個方面避免和優化：
1、資料分布方式
有些業務資料可能适合Hash分布，而有些業務适合采用範圍分布，這樣能夠從一定程度避免網絡IO的開銷。
2、IO優化
可以充分利用連接配接池，NIO等技術來盡可能降低連接配接開銷，增強并發連接配接能力。
3、資料通路方式
一次性擷取大的資料集，會比分多次去擷取小資料集的網絡IO開銷更小。
當然，緩存無底洞現象并不常見。在絕大多數的公司裡可能根本不會遇到。
最後
歡迎大家一起交流，喜歡文章記得點個贊喲，感謝支援！