缓存失效、穿透、并发、雪崩问题及解决方法

1 缓存失效

　　引起这个原因的主要因素是高并发下，一般设定一个缓存的过期时间时，并发很高时可能会出在某一个时间同时生成很多的缓存，并且过期时间在同一时刻，这个时候就可能引发——当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。

　　处理方法： 将缓存失效时间分散开，不要所以缓存时间长度都设置成特定时长；比如在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。 缓存失效时产生的雪崩效应，将所有请求全部放在数据库上，这样很容易就达到数据库的瓶颈，导致服务无法正常提供。尽量避免这种场景的发生。

2 缓存穿透

　　出现场景：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

　　当在流量较大时，出现这样的情况，一直请求DB，很容易导致服务挂掉。

　　处理方法：

　　方法1.在封装的缓存SET和GET部分增加个步骤，如果查询一个KEY不存在，就已这个KEY为前缀设定一个标识KEY；以后再查询该KEY的时候，先查询标识KEY，如果标识KEY存在，就返回一个协定好的非false或者NULL值，然后APP做相应的处理，这样缓存层就不会被穿透。当然这个验证KEY的失效时间不能太长，当db有值时，利用消息服务清除缓存空数据。

　　方法2.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，一般只有几分钟。

　　方法3.采用布隆过滤器，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。

3 缓存并发

　　出现场景：当网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。

　　处理方法：对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。

4 缓存雪崩

　　出现场景：由于缓存层承载着大量请求，有效的保护了存储层，但是如果缓存层由于某些原因整体不能提供服务，于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。 缓存雪崩的英文原意是 stampeding herd（奔逃的野牛），指的是缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储。

　　处理方法：缓存高可用，Redis Sentinel 和 Redis Cluster 实现

参考文档

http://mp.weixin.qq.com/s/jy1q3OnbANEmQR750f0S6Q

https://mp.weixin.qq.com/s/TBCEwLVAXdsTszRVpXhVug