标签：缓存 击穿 Redis 更新 TTL 引入 淘汰 todo
1. 引入缓存后给业务带来的问题
业务系统引入缓存之后，架构由原来的两层架构变成了三层架构：
由此，带来了三个问题需要解决，分别是缓存读取、缓存更新和缓存淘汰。
1.1 缓存读取
缓存读取比较简单，查询数据时首先查询缓存，如果缓存命中，则从缓存中读取数据。如果缓存不命中，则查询数据库，并且更新缓存。
1.2 缓存更新
缓存更新时，在更新存储和更新缓存的先后关系上，如果选择更新缓存再更新存储，则有可能导致更新缓存成功但是更新存储失败，
（1）先删除缓存，再更新数据库
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（2）先更新数据库，再删除缓存
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1.3 缓存淘汰
主要有两种策略，分别是主动淘汰和被动淘汰：
- 主动淘汰：给键值对设置TTL时间，到期自动淘汰（推荐），这种方式可以达到缓存热数据的目的
- 被动淘汰：内存达到最大限制时，通过LRU、LFU算法淘汰（不推荐），这种方式影响缓存性能，缓存质量不可控
2. 缓存的三座大山
2.1 一致性
一致性主要解决一下几个问题：
（1）并行更新如何解决隔离性问题
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（2）原子性更新时如何解决部分更新的问题
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（3）如何解决读一致的问题
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2.2 缓存击穿
缓存击穿指的是访问数据时直接绕过缓存，访问数据库。肯能会有两种原因造成这种现象：
一种是大量的空查询，比如黑客攻击；另外一种是缓存污染，比如大量的网络爬虫造成的。
（1）为了解决空查询带来的缓存击穿，主要有两种方案：
- 第一种是在缓存层前面再加一层布隆过滤器
- 第二种是把所有的key和热数据value加入缓存，在缓存层拦截空数据查询
（2）为了解决爬虫带来的缓存击穿问题，可以设置缓存策略：
- 针对更新的操作，需要立即缓存
- 针对读的操作，可以在设置是否立即缓冲还是延迟缓存，以及在规定的时间窗内命中的次数是否达到一定的次数才进行缓存
2.3 缓存雪崩
缓存雪崩指的是热数据集中淘汰，大量请求瞬间透传到存储层，导致存储层过载。
造成缓存雪崩的原因主要是TTL机制过于简单造成的，解决方案主要有以下：
（1）设置TTL时给过期时间加上一个随机的时间值
（2）每一次的访问都会重新更新TTL，此外业务可以更精准的指定热数据缓存时间
标签：缓存,击穿,Redis,更新,TTL,引入,淘汰,todo 来源： https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/116427814
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