# 前言
在高并发的分布式系统中，缓存是必不可少的一部分，如果没有缓存，大量的请求直接落到系统，系统是很难撑住高并发的冲击，所以分布式系统中缓存的设计是很重要的一部分。
运用缓存后可以加速读写、降低后端的负载，但同时又会出现运维成本，数据不一致性等问题。
下面介绍在运用缓存过程中可能会碰到的问题
# 缓存雪崩
缓存雪崩是由于原有的的缓存失效，新缓存还没有到期间，在这个期间原本所有的请求应该是先访问缓存，现在直接落在查询数据了，从而对数据库cpu和内存造成巨大压力，严重会导致数据库宕机。从而形成一系列连锁反应，造成系统雪崩。
一般情况下有三种处理方式：
在并发量不是特别大的情况下，可以使用加锁排队方式。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。
为key设置不同的缓存失效时间。
# 缓存穿透
缓存穿透是指用户查询数据，在数据库里没有，那自然在缓存中也没有。这样就会导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要到数据库中查一遍，然后返回空值。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。
这种问题常用的解决方法是：
布隆过滤器：将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉从而避免了对底层存 储系统的查询压力。
粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在，还是系统故障)，我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。
# 缓存预热
是指系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统，这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据。
# 缓存更新
缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis 默认的有 6 中策略可供选择)，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种:
定时去清理过期的缓存。
当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。
# 缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的。
