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對于高并發(fā)的業(yè)務場景，常用的技術手段包括黑白名單、限流防刷、熔斷降級、兜底、線程隔離、多級緩存（客戶端、CDN、NGINX、內存緩存、分布式緩存）等等。這些手段相互結合，才能應對高并發(fā)場景下的各種細分場景。本文總結了緩存方案需要考慮的幾個問題。

第一，關于緩存穿透，是指大量訪問緩存和數(shù)據(jù)庫中都不存在的數(shù)據(jù)。對此，可以考慮使用兩種方案：緩存空對象（對應key數(shù)量有限、key重復請求概率較高的場景）和布隆過濾器（對應key各不相同、key重復請求概率低的場景），或者兩者同時使用。

第二，關于緩存并發(fā)，是指一個緩存如果失效，可能出現(xiàn)多個進程同時查詢DB，同時設置緩存的情況。對此，可以使用三種方案：分布式鎖、消息隊列和永不過期。其中消息隊列需要考慮數(shù)據(jù)一致性和實效性問題，而永不過期則需要考慮數(shù)據(jù)的預熱以及數(shù)據(jù)的更新。

第三，關于緩存雪崩，是指某一時刻大量緩存同時失效，導致請求全部打到DB�？梢圆捎萌�種方案：緩存過期時間隨機化、多級緩存（不同級別緩存對應不同的失效時間）、緩存永不過期；

第四，關于緩存抖動，一般是指由于某個緩存節(jié)點故障導致該節(jié)點上的緩存數(shù)據(jù)不可用。對此，絕大部分的技術博客都會說使用一致性哈希來解決，個人認為這個說法并不準確。

本人分析了一致性哈希和哈希槽的使用場景對比：以Redis為例，Redis集群采用哈希槽的機制，當集群內某個主節(jié)點宕機之后，其它主節(jié)點會從宕機主節(jié)點的復制節(jié)點中選取一個節(jié)點作為該槽段的新主節(jié)點。也就是說，Redis集群的抖動不是通過一致性哈希來解決的。再以Memocache為例，原生的Memocache不支持集群方式，它的集群機制是由訪問它的客戶端來實現(xiàn)的�？蛻舳耸褂靡恢滦怨�希算法，將多臺Memocache機器維護成一個緩存集群，當單臺服務器宕機之后，該節(jié)點的緩存數(shù)據(jù)將由其它節(jié)點來承擔（需要引入虛擬節(jié)點）。

第五，關于熱點緩存，是指在某個特定的時間點，某些key會成為訪問的熱點。如短時間內，如果大量用戶同時訪問一個熱點緩存，即使使用Redis作為緩存也可能因為無法響應這么大的流量而導致請求打到數(shù)據(jù)庫，從而導致數(shù)據(jù)庫崩潰。對此，參給出三種解決方案，第一，依賴Redis 4.0及以上版本的功能，通過LFU機制發(fā)現(xiàn)熱點數(shù)據(jù)，并定期更新到內存緩存；第二，基于流式計算統(tǒng)計熱點數(shù)據(jù)，并基于ZooKeeper等系統(tǒng)更新到內存緩存；第三，利用Redis的集合功能，基于LRU-K算法發(fā)現(xiàn)并緩存熱點數(shù)據(jù)，也可以定期將熱點數(shù)據(jù)更新到內存緩存。相比之下，方案一和方案三無需依賴外部流式計算系統(tǒng)，成本較低。

第六、關于緩存雙寫一致性問題，是指數(shù)據(jù)寫入請求需要寫數(shù)據(jù)庫并更新緩存，需要處理雙寫的一致性問題。給出以下三種策略：

先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存

先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存

以最大限度避免數(shù)據(jù)不一致或者降低數(shù)據(jù)不一致的時長為目標，對比結果為：推薦使用策略3，即先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。而對于數(shù)據(jù)庫更新成功，而緩存刪除失敗，則有兩種解決方案：一是key過期機制；二是基于mq重試。