在软件开发中，缓存是一种常见的技术手段，用于加速数据的读取和提高系统性能。但在使用缓存的时候，有些问题我们不得不考虑，其中典型的问题就是：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿和与关系型数据库的一致性。它们可能导致缓存失效或缓存访问异常，从而影响系统的性能和稳定性。下面对这几种问题进行详细的介绍。
一、缓存穿透
- 概念
缓存穿透是指大量请求查询不存在的数据，导致缓存无法命中，从而导致请求直接访问后端数据库或其他数据存储系统，对系统造成过度压力。攻击者可以利用缓存穿透漏洞进行恶意攻击。
如上图所示，一般的缓存流程大致是先查缓存，如果key不存在或者key已经过期，再从数据库查询，如果查询结果不为空，则把结果写进缓存然后返回；如果数据库查询结果为空，则不放进缓存。
在一些特定场景，例如秒杀活动，同一时刻会有大量的请求，都在秒杀同一件产品，这些请求同时去查缓存中没有数据，然后直接访问数据库。数据库就有可能扛不住压力，直接挂掉。
也可能有人进行恶意攻击，拿一堆不存在产品ID去发起请求。这样就会每次都无法命中缓存而都去直接查询数据库，而每次查询都是空，都不会进行缓存。这样就会对数据库造成巨大的压力，直至压死数据库。
- 解决方案
（1）缓存空对象
如果查询结果为空也缓存起来，同时设置一个过期时间，这样就可以减小数据库的压力。不过这种方法有可能导致缓存了大量的空对象，如果空对象多会需要大量的内存。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
@Autowired
private CacheManager cacheManager;
public Object getData(String key) {
Cache cache = cacheManager.getCache("myCache");
Object result = cache.get(key, Object.class);
if (result == null) {
// 数据不存在，进行查询
result = myDatabase.getData(key);
if (result != null) {
// 将数据存入缓存，设置过期时间
cache.put(key, result);
cacheManager.getCache("myCache").expire(key, 60 * 5); // 5 分钟过期
} else {
// 数据不存在，将一个空对象存入缓存，设置较短的过期时间
cache.put(key, new Object());
cacheManager.getCache("myCache").expire(key, 60); // 1 分钟过期
}
}
return result;
}
} （2）布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，用于判断一个元素是否在集合中存在。它最大的优点就是性能高，空间占用率极小。它的基本原理是，使用多个哈希函数对每个元素进行哈希计算，并将结果存储在一个位数组中。当需要判断一个元素是否在集合中存在时，将该元素进行相同的哈希计算，如果所有的位都为1，则认为该元素可能在集合中存在，否则可以确定该元素不存在于集合中。
我们可以提前将真实正确的产品ID，都添加到布隆过滤器中，当有查询请求过来时，先使用布隆过滤器判断请求中的key是否存在于布隆过滤器中，如果不存在，则可以直接返回，避免了对数据库的查询操作。如果存在于布隆过滤器中，则再从缓存中查询数据，如果缓存中不存在，则查询数据库，并将查询结果放入缓存中。
这样就可以避免因为大量不存在的key请求而导致缓存穿透的问题。但是需要注意的是，布隆过滤器也有一定的误判率，也就是说，存在一定概率将不存在的元素误判为存在，因此在使用布隆过滤器时需要权衡误判率和内存占用等因素。
（3）接口层校验
可以接口层进行校验，对产品ID之类规则做基础的校验，判断出非法的产品ID请求。
二、缓存击穿
- 概念
缓存击穿是指大量请求查询同一个热点数据，但这时缓存中没有这个数据而数据库中有这个数据，大并发就穿破缓存，直接请求数据库，对后端系统造成过度压力，从而影响系统性能。
- 解决方案
（1）使用分布式锁或使用互斥锁机制，避免多个线程同时访问数据库缓存数据。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
@Autowired
private CacheManager cacheManager;
public Object getData(String key) {
Cache cache = cacheManager.getCache("myCache");
Object result = cache.get(key, Object.class);
if (result == null) {
// 数据不存在，加锁查询数据库
synchronized (this) {
result = cache.get(key, Object.class);
if (result == null) {
// 查询数据库
result = myDatabase.getData(key);
if (result != null) {
// 将数据存入缓存，设置过期时间
cache.put(key, result);
cacheManager.getCache("myCache").expire(key, 60 * 5); // 5 分钟过期
} else {
// 数据不存在，将一个空对象存入缓存，设置较短的过期时间
cache.put(key, new Object());
cacheManager.getCache("myCache").expire(key, 60); // 1 分钟过期
}
}
}
}
return result;
}
} （2）设置热点数据永不过期
这个方法就比较粗暴，如果热点数据要求实时性比较低，可以通过定时任务按一定频率将数据库数据刷新到缓存。
三、缓存雪崩
- 概念
缓存雪崩是指缓存中的大量数据在同一时间段内过期失效，导致请求无法命中缓存，全部走数据库，从而对后端数据存储系统造成过度压力，甚至导致系统瘫痪。和缓存击穿不同的是，缓存雪崩是不同的数据都过期了，缓存击穿指同一条数据。
- 解决方案
（1）合理设置缓存的过期时间，防止同一时间大量缓存数据同时失效。
- 可以加上一个随机因子，尽可能分散缓存过期时间。
- 设置热点数据永不过期。
（2）使用多级缓存或冷热数据分离
如热门产品缓存时间长一些，冷门产品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
（3）使用分布式缓存
如Redis，可将热点数据均匀分布在不同的缓存节点中。
（4）熔断、降级、限流
当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求。
四、数据库与缓存一致性
在使用缓存时，保持数据库和缓存之间的一致性是非常重要的。否则，如果缓存中的数据与数据库中的数据不一致，就会导致数据的不准确。
所以我们在更新数据库中的数据时，同时更新缓存中的数据。这样，下一次查询缓存时，就会从缓存中获取最新的数据。那么更新缓存我们要注意什么呢？这里有两个问题！
- 更新缓存时我们应该选择删除缓存呢，还是更新缓存？
先看个例子：
如图所示：
（1）线程A先发起更新数据库。
（2）线程B再发起一个更新数据库。
（3）线程B先更新了缓存。
（4）线程A更新缓存。
这时候，缓存保存的是A的数据（老数据），数据库保存的是B的数据（新数据），数据就不一致，出现了脏数据。如果是删除缓存取代更新缓存则不会出现这个脏数据问题。
- 更新数据时，先操作数据库还是先操作缓存？
再看一下例子：
（1）线程A发起更新数据库，先delete cache。
（2）线程B发起一个读操作，miss cache。
（3）线程B从DB读取，读出来一个老数据。
（4）然后线程B把老数据set入cache。
（5）线程A写入DB最新的数据。
这时候，缓存保存的是老数据，数据库保存的是A的数据（新数据），数据就不一致，出现了脏数据。所以要选择先操作数据库而不是先操作缓存。