緩存穿透：
緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數(shù)據(jù)，由于緩存是不命中時被動寫的，并且出于容錯考慮，如果從存儲層查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存，這將導(dǎo)致這個不存在的數(shù)據(jù)每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應(yīng)用，這就是漏洞。
解決方案有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是采用布隆過濾器，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數(shù)據(jù)會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統(tǒng)的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法（我們采用的就是這種），如果一個查詢返回的數(shù)據(jù)為空（不管是數(shù) 據(jù)不存在，還是系統(tǒng)故障），我們?nèi)匀话堰@個空結(jié)果進(jìn)行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
緩存雪崩：
緩存雪崩是指在我們設(shè)置緩存時采用了相同的過期時間，導(dǎo)致緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉(zhuǎn)發(fā)到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。
解決方法緩存失效時的雪崩效應(yīng)對底層系統(tǒng)的沖擊非常可怕。大多數(shù)系統(tǒng)設(shè)計者考慮用加鎖或者隊列的方式保證緩存的單線 程（進(jìn)程）寫，從而避免失效時大量的并發(fā)請求落到底層存儲系統(tǒng)上。這里分享一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎(chǔ)上增加一個隨機(jī)值，比如1-5分鐘隨機(jī)，這樣每一個緩存的過期時間的重復(fù)率就會降低，就很難引發(fā)集體失效的事件。
緩存擊穿：
對于一些設(shè)置了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點(diǎn)被超高并發(fā)地訪問，是一種非?！盁狳c(diǎn)”的數(shù)據(jù)。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的區(qū)別在于這里針對某一key緩存，前者則是很多key。
緩存在某個時間點(diǎn)過期的時候，恰好在這個時間點(diǎn)對這個Key有大量的并發(fā)請求過來，這些請求發(fā)現(xiàn)緩存過期一般都會從后端DB加載數(shù)據(jù)并回設(shè)到緩存，這個時候大并發(fā)的請求可能會瞬間把后端DB壓垮。
1.使用互斥鎖(mutex key)
業(yè)界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者M(jìn)emcache的ADD）去set一個mutex key，當(dāng)操作返回成功時，再進(jìn)行l(wèi)oad db的操作并回設(shè)緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。
SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設(shè)置，可以利用它來實現(xiàn)鎖的效果。在redis2.6.1之前版本未實現(xiàn)setnx的過期時間，所以這里給出兩種版本代碼參考：
//2.6.1前單機(jī)版本鎖??
String?get(String?key)?{????
???String?value?=?redis.get(key);????
if?(value??==?null)?{????
if?(redis.setnx(key_mutex,?"1"))?{????
//?3?min?timeout?to?avoid?mutex?holder?crash????
redis.expire(key_mutex,3?*?60)????
????????value?=?db.get(key);????
????????redis.set(key,?value);????
????????redis.delete(key_mutex);????
}else?{????
//其他線程休息50毫秒后重試????
Thread.sleep(50);????
????????get(key);????
????}????
??}????
}??
最新版本代碼：
[java]?view plain?copy
public?String?get(key)?{??
??????String?value?=?redis.get(key);??
if?(value?==?null)?{?//代表緩存值過期??
//設(shè)置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load?db??
if?(redis.setnx(key_mutex,?1,?3?*?60)?==?1)?{??//代表設(shè)置成功??
???????????????value?=?db.get(key);??
??????????????????????redis.set(key,?value,?expire_secs);??
??????????????????????redis.del(key_mutex);??
}else?{??//這個時候代表同時候的其他線程已經(jīng)load?db并回設(shè)到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可??
sleep(50);??
get(key);//重試??
??????????????}??
}else?{??
return?value;????????
??????????}??
?}??
memcache代碼：
[java]?view plain?copy
if?(memcache.get(key)?==?null)?{????
//?3?min?timeout?to?avoid?mutex?holder?crash????
if?(memcache.add(key_mutex,?3?*?60?*?1000)?==?true)?{????
????????value?=?db.get(key);????
????????memcache.set(key,?value);????
????????memcache.delete(key_mutex);????
}else?{????
sleep(50);????
????????retry();????
????}????
}???
2. "提前"使用互斥鎖(mutex key)：
在value內(nèi)部設(shè)置1個超時值(timeout1), timeout1比實際的memcache timeout(timeout2)小。當(dāng)從cache讀取到timeout1發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)過期時候，馬上延長timeout1并重新設(shè)置到cache。然后再從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)并設(shè)置到cache中。偽代碼如下：
[java]?view plain?copy
v?=?memcache.get(key);????
if?(v?==?null)?{????
if?(memcache.add(key_mutex,?3?*?60?*?1000)?==?true)?{????
????????value?=?db.get(key);????
????????memcache.set(key,?value);????
????????memcache.delete(key_mutex);????
}else?{????
sleep(50);????
????????retry();????
????}????
}else?{????
if?(v.timeout?<=?now())?{????
if?(memcache.add(key_mutex,?3?*?60?*?1000)?==?true)?{????
//?extend?the?timeout?for?other?threads????
v.timeout?+=3?*?60?*?1000;????
memcache.set(key,?v,?KEY_TIMEOUT?*2);????
//?load?the?latest?value?from?db????
????????????v?=?db.get(key);????
????????????v.timeout?=?KEY_TIMEOUT;????
memcache.set(key,?value,?KEY_TIMEOUT?*2);????
????????????memcache.delete(key_mutex);????
}else?{????
sleep(50);????
????????????retry();????
????????}????
????}????
}???
3. "永遠(yuǎn)不過期"： ?
這里的“永遠(yuǎn)不過期”包含兩層意思：
(1) 從redis上看，確實沒有設(shè)置過期時間，這就保證了，不會出現(xiàn)熱點(diǎn)key過期問題，也就是“物理”不過期。
(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態(tài)的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應(yīng)的value里，如果發(fā)現(xiàn)要過期了，通過一個后臺的異步線程進(jìn)行緩存的構(gòu)建，也就是“邏輯”過期
? ? ? ? 從實戰(zhàn)看，這種方法對于性能非常友好，唯一不足的就是構(gòu)建緩存時候，其余線程(非構(gòu)建緩存的線程)可能訪問的是老數(shù)據(jù)，但是對于一般的互聯(lián)網(wǎng)功能來說這個還是可以忍受。
[java]?view plain?copy
String?get(final?String?key)?{????
????????V?v?=?redis.get(key);????
????????String?value?=?v.getValue();????
long?timeout?=?v.getTimeout();????
if?(v.timeout?<=?System.currentTimeMillis())?{????
//?異步更新后臺異常執(zhí)行????
threadPool.execute(new?Runnable()?{????
public?void?run()?{????
String?keyMutex?="mutex:"?+?key;????
if?(redis.setnx(keyMutex,?"1"))?{????
//?3?min?timeout?to?avoid?mutex?holder?crash????
redis.expire(keyMutex,3?*?60);????
????????????????????????String?dbValue?=?db.get(key);????
????????????????????????redis.set(key,?dbValue);????
????????????????????????redis.delete(keyMutex);????
????????????????????}????
????????????????}????
????????????});????
????????}????
return?value;????
}??
4. 資源保護(hù)：
采用netflix的hystrix，可以做資源的隔離保護(hù)主線程池，如果把這個應(yīng)用到緩存的構(gòu)建也未嘗不可。
四種解決方案：沒有最佳只有最合適
解決方案優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)
簡單分布式互斥鎖（mutex key）?1. 思路簡單
2. 保證一致性
1. 代碼復(fù)雜度增大
2. 存在死鎖的風(fēng)險
3. 存在線程池阻塞的風(fēng)險
“提前”使用互斥鎖?1. 保證一致性同上?
不過期(本文)1. 異步構(gòu)建緩存，不會阻塞線程池1. 不保證一致性。
2. 代碼復(fù)雜度增大(每個value都要維護(hù)一個timekey)。
3. 占用一定的內(nèi)存空間(每個value都要維護(hù)一個timekey)。
資源隔離組件hystrix(本文)1. hystrix技術(shù)成熟，有效保證后端。
2. hystrix監(jiān)控強(qiáng)大。
1. 部分訪問存在降級策略。
四種方案來源網(wǎng)絡(luò)，詳文請鏈接：http://carlosfu.iteye.com/blog/2269687?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io
針對業(yè)務(wù)系統(tǒng)，永遠(yuǎn)都是具體情況具體分析，沒有最好，只有最合適。
最后，對于緩存系統(tǒng)常見的緩存滿了和數(shù)據(jù)丟失問題，需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)分析，通常我們采用LRU策略處理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略來保證一定情況下的數(shù)據(jù)安全
詳情 ：參考文檔
