缓存粒度控制、缓存穿透问题、缓存击穿.热点key重建缓存问题、缓存雪崩问题

缓存粒度控制

通俗来讲，缓存粒度问题就是我们在使用缓存时，是将所有数据缓存还是缓存部分数据？

 

 

缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题，如果使用不当，可能会造成很多无用空间的浪费，可能会造成网络带宽的 浪费，可能会造成代码通用性较差等情况，必须学会综合数据通用性、空间占用比、代码维护性 三点评估取舍因素 权衡使用。

缓存穿透问题

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，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。

可能造成原因：

1.业务代码自身问题 2.恶意攻击。爬虫等等

危害:

对底层数据源压力过大，有些底层数据源不具备高并发性。 例如mysql一般来说单台能够扛1000-QPS就已经很不 错了

解决方案 :

1.缓存空对象

public class NullValueResultDO implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = ‐6550539547145486005L;
}
public class UserManager {
UserDAO userDAO;
LocalCache localCache;
public UserDO getUser(String userNick) {
Object object = localCache.get(userNick);
if(object != null) {
if(object instanceof NullValueResultDO) {
return null;
}
return (UserDO)object;
} else {
User user = userDAO.getUser(userNick);
if(user != null) {
localCache.put(userNick,user);
} else {
localCache.put(userNick, new NullValueResultDO());
}
return user;
}
}
}

 2.布隆过滤器

缓存击穿.热点key重建缓存问题

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没 读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力 我们知道，使用缓存，如果获取不到，才会去数据库里获取。但是如果是热点 key，访问量非常的大，数据库在重 建缓存的时候，会出现很多线程同时重建的情况。因为高并发导致的大量热点的 key 在重建还没完成的时候，不断 被重建缓存的过程，由于大量线程都去做重建缓存工作，导致服务器拖慢的情况。

解决方案

互斥锁 第一次获取缓存的时候，加一个锁，然后查询数据库，接着是重建缓存。这个时候，另外一个请求又过来获取缓 存，发现有个锁，这个时候就去等待，之后都是一次等待的过程，直到重建完成以后，锁解除后再次获取缓存命 中。

 

互斥锁的优点是思路非常简单，具有一致性，但是互斥锁也有一定的问题，就是大量线程在等待的问题。存在死锁 的可能性。

 缓存雪崩问题

缓存雪崩是指机器宕机或在我们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。

1：在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据 和写缓存，其他线程等待。

2：做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置 为长期

3：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。

4：如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。