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缓存时效问题
缓存穿透
问题说明：指大量请求缓存中不存在的数据，导致这些请求都访问备用数据源（如数据库、外部服务等），从而引起系统资源浪费和性能问题。
解决方案：有“参数校验”、“缓存空值”、“布隆过滤器检测记录ID存在性”3种。使用布隆过滤器的方案较为复杂，建议优先考虑参数校验、缓存空值。
- 参数校验：通过参数校验拦截非法请求，避免不必要的查询。
- 缓存空值：数据源查询结果为空时，将Redis缓存值设置为特殊值，以标识记录不存在。具体流程如下图所示。
3. 布隆过滤器检测记录ID存在性：利用布隆过滤器以较小的内存开销、时间复杂度实现存在性判断，具体用法如下。
1）基于数据库记录初始化布隆过滤器；
2）新增记录时，同步将该记录的ID添加到布隆过滤器里；
3）查询Redis缓存前，先使用布隆过滤器检查。如果布隆过滤器判断不存在，则记录一定不存在。如果布隆过滤器判断可能存在，才会查询Redis。
使用布隆过滤器时，不易支持删除记录的场景，目前只提供简单的Gauva的示例，会冗余存储在各个应用实例，且一致性较低(新增记录生效延迟)，若使用Redis存储Bloom过滤器的数据需考虑Redis中的数据丢失等问题。
- 缓存击穿
问题说明：指在高并发情况下，一个热点key失效或未缓存时，大量请求同时访问备用数据源（如数据库、外部服务等），导致备用数据源压力过大甚至宕机的情况。
解决方案：有“控制并发量”、“二级缓存”、“双key”、“后台刷新热数据”4种。优先考虑控制并发量，对响应时间较敏感的情况可同时考虑二级缓存或双key。 - 控制并发量: 如果热点key在缓存中不存在，将通过控制访问备用数据源的并发量，避免对备用数据源造成冲击。 如果当前场景实例较多、请求量较大，可以考虑使用分布式锁控制并发，否则可基于简化实现的角度考虑使用Java提供的互斥锁、限制连接池的最大连接数等机制。
该方案如上图所示，若干个线程同时请求，第一个到达的线程会加锁，后续线程只能阻塞等待，直到第一个线程执行完。
2. 二级缓存: 使用互斥锁只允许一个线程更新缓存，其他线程需要等待。为了解决该问题，可以结合业务场景考虑添加“二级缓存”方案。 具体为，使用Redis缓存（A1）和本地缓存（A2）两个缓存，A2缓存过期时间长于A1。A1失效时，第一个线程将会去数据源中查询，其他线程可以先返回A2缓存中的数据，避免等待。
3. 双key: 也可以用“双key”方案分别缓存“缓存过期时间”和”缓存数据”，解决其他线程等待的问题。具体流程为：
1）如果“缓存过期时间”Key过期，则更新该Key；
2）若某个线程成功更新“缓存过期时间”Key，该线程将会从数据源获取数据并更新”缓存数据”Key；
3）其他线程将会直接获取”缓存数据”Key的旧数据并返回。
4. 后台刷新热数据: 通过定时任务后台刷新，避免热点数据丢失。该方案需考虑区分业务上的热点数据和非热点数据，且要设置合理的过期时间，不推荐使用。
- 缓存雪崩
问题说明：指因Redis故障、操作不当等原因导致缓存中大量的键同时失效，导致所有相关的请求都落到了备用数据源（比如数据库），从而造成备用数据源瞬间压力过大甚至宕机的情况。
解决方案：有“控制并发量”、“设置适当的过期时间”、“拷贝缓存”、“熔断”4种方案。通常采用“熔断”方案，对于采用双活实例部署架构的场景可同时考虑双活实例的“拷贝缓存”。
具体方案如下：
- “控制并发量”：参考“缓存击穿”部分中的“控制并发量”方案，控制请求备用数据源的并发量；
- “设置适当的过期时间”：为Key的过期时间合理设置随机偏移量以打散过期时间；
- “拷贝缓存”：对于采用“双活实例”部署架构提升Redis缓存层高可用的场景，可考虑拷贝缓存以降低Redis雪崩的概率；
- “熔断”： 可根据错误率、响应时间等设置熔断机制。
