缓存简介
随着互联网的遍及，内容信息越来越复杂，用户数和拜访量越来越大，咱们的运用需求支撑更多的并发量，一起咱们的运用服务器和数据库服务器所做的核算也越来越多。可是往往咱们的运用服务器资源是有限的，且技术革新是缓慢的，数据库每秒能接受的恳求次数也是有限的（或许文件的读写也是有限的），如何能够有用运用有限的资源来供给尽可能大的吞吐量? 一个有用的方法便是引入缓存，打破标准流程，每个环节中恳求能够从缓存中直接获取方针数据并回来，然后削减核算量，有用提升响应速度，让有限的资源服务更多的用户。
关键词-射中率
射中率 = 射中数 / (射中数 + 没有射中数)
影响缓存射中率的要素：
1、事务场景和事务需求
缓存通常合适读多写少的事务场景，反之的运用含义并不多，射中率会很低。事务需求也决定了实时性的要求，直接影响到过期时刻和更新战略，实时性要求越低越合适缓存。
2、缓存的规划（战略和粒度）
通常状况下缓存的粒度越小，射中率越高。比如说缓存一个用户信息的目标，只有当这个用户的信息产生变化的时分才更新缓存，而如果是缓存一个调集的话，调会集任何一个目标产生变化都要重新更新缓存。
当数据产生变化时，直接更新缓存的值比移除缓存或许让缓存过期它的射中率更高，不过这个时分体系的复杂度过高。
3、缓存的容量和基础设施
缓存的容量有限就会简单引起缓存的失效和被淘汰。目前大都的缓存结构和中间件都选用LRU这个算法。一起选用缓存的技术选型也是至关重要的，比如选用本地内置的运用缓存，就比较简单呈现单机瓶颈。而选用分布式缓存就愈加简单扩展。所以需求做好体系容量规划，体系是否可扩展。
最大空间
缓存最大空间一旦缓存中元素数量超越这个值（或许缓存数据所占空间超越其最大支撑空间），那么将会触发缓存发动清空战略根据不同的场景合理的设置最大元素值往往能够必定程度上提高缓存的射中率，然后更有用的运用缓存。
缓存介质
虽然从硬件介质上来看，无非便是内存和硬盘两种，但从技术上，能够分红内存、硬盘文件、数据库。
1、内存：将缓存存储于内存中是最快的挑选，无需额定的I/O开销，可是内存的缺点是没有耐久化落地物理磁盘，一旦运用反常break down而重新发动，数据很难或许无法恢复。
2、硬盘：一般来说，许多缓存结构会结合运用内存和硬盘，在内存分配空间满了或是在反常的状况下，能够被动或自动的将内存空间数据耐久化到硬盘中，到达释放空间或备份数据的意图。
3、数据库：前面有提到，增加缓存的战略的意图之一便是为了削减数据库的I/O压力。现在运用数据库做缓存介质是不是又回到了老问题上了? 其实，数据库也有许多种类型，像那些不支撑SQL，只是简单的key-value存储结构的特殊数据库（如BerkeleyDB和Redis），响应速度和吞吐量都远远高于咱们常用的联系型数据库等。
缓存淘汰算法
FIFO/LFU/LRU/过期时刻/随机
1、FIFO：最先进入缓存的数据，在缓存空间缺乏时被铲除，为了确保最新数据可用，确保实时性
2、LFU(Least Frequently Used)：最近最不常用，根据拜访次数，去除射中次数最少的元素，确保高频数据有用性
3、LRU(Least Recently Used)：最近最少运用，根据拜访时刻，在被拜访过的元素中去除最久未运用的元素，确保热门数据的有用性
缓存一致性问题
当数据时效性要求很高时，需求确保缓存中的数据与数据库中的保持一致，并且需求确保缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能呈现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新战略。一般会在数据产生更改的时，自动更新缓存中的数据或许移除对应的缓存。
缓存并发问题
缓存过期后将测验从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。可是，在高并发场景下，有可能多个恳求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，乃至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，一起也可能被许多恳求在获取，这也会导致一致性的问题。那如何防止类似问题呢? 咱们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或许过期的状况下，先测验获取到锁，当更新或许从数据库获取完成后再释放锁，其他的恳求只需求献身必定的等待时刻，即可直接从缓存中持续获取数据。
缓存穿透问题
缓存穿透在有些当地也称为“击穿”。许多朋友对缓存穿透的理解是：因为缓存故障或许缓存过期导致许多恳求穿透到后端数据库服务器，然后对数据库造成巨大冲击。
这其实是一种误解。实在的缓存穿透应该是这样的：
在高并发场景下，如果某一个key被高并发拜访，没有被射中，出于对容错性考虑，会测验去从后端数据库中获取，然后导致了许多恳求到达数据库，而当该key对应的数据自身便是空的状况下，这就导致数据库中并发的去执行了许多不必要的查询操作，然后导致巨大冲击和压力。
能够经过下面的几种常用方法来防止缓存传统问题：
1、缓存空目标
对查询结果为空的目标也进行缓存，如果是调集，能够缓存一个空的调集（非null），如果是缓存单个目标，能够经过字段标识来区别。这样防止恳求穿透到后端数据库。一起，也需求确保缓存数据的时效性。这种方法完成起来成本较低，比较合适射中不高，但可能被频频更新的数据。
2、独自过滤处理
对所有可能对应数据为空的key进行统一的寄存，并在恳求前做拦截，这样防止恳求穿透到后端数据库。这种方法完成起来相对复杂，比较合适射中不高，可是更新不频频的数据。
缓存雪崩问题
缓存雪崩便是指因为缓存的原因，导致许多恳求到达后端数据库，然后导致数据库崩溃，整个体系崩溃，产生灾祸。导致这种现象的原因有许多种，上面提到的“缓存并发”，“缓存穿透”，“缓存颠簸”等问题，其实都可能会导致缓存雪崩现象产生。这些问题也可能会被恶意攻击者所运用。还有一种状况，例如某个时刻点内，体系预加载的缓存周期性会集失效了，也可能会导致雪崩。为了防止这种周期性失效，能够经过设置不同的过期时刻，来错开缓存过期，然后防止缓存会集失效。
从运用架构角度，咱们能够经过限流、降级、熔断等手法来降低影响，也能够经过多级缓存来防止这种灾祸。
此外，从整个研制体系流程的角度，应该加强压力测验，尽量模拟实在场景，尽早的暴露问题然后防范。
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