快取穿透
快取系統，按照
key去查詢
value,
當key
對應的value
一定不存在的時候並對
key併發請求量很大的時候，就會對後端造成很大的壓力。
如何避免
1.對查詢機構為空的情況也進行快取，快取的時間設定端一點，或者對該
key對應的資料
insert
之後清理快取。 2.
對一定不存在的
key進行過濾，可以把所有存在的
key放到乙個大
bitmap
中，查詢時通過該
bitmap
過濾。
快取雪崩
分布式快取系統面臨的問題
快取一致性問題 1
：快取系統與底層資料的一致性。這點在底層系統是「可讀可寫」時，寫得尤為重要 2
：有繼承關係的快取之間的一致性。為了盡量提高快取命中率，快取也是分層：全域性快取，二級快取。他們是存在繼承關係的。全域性快取可以有二級快取來組成。 3
：多個快取副本之間的一致性。為了保證系統的高可用性，快取系統背後往往會接兩套儲存系統（如
memcache
，redis等）
快取穿透和快取雪崩
上面有講述。
快取資料的淘汰
快取淘汰的策略有兩種：
(1)
定時去清理過期的快取。（2
）當有使用者請求過來時，再判斷這個請求所用到的快取是否過期，過期的話就去底層系統得到新資料並更新快取。
兩者各有優劣，第一種的缺點是維護大量快取的
key是比較麻煩的，第二種的缺點就是每次使用者請求過來都要判斷快取失效，邏輯相對比較複雜，具體用哪種方案，大家可以根據自己的應用場景來權衡。
1. 預估失效時間
2. 版本號（必須單調遞增，時間戳是最好的選擇）
3. 提供手動清理快取的介面。
Redis快取穿透 快取雪崩
把redis作為快取使用已經是司空見慣，但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題，尤其是資料量很大的時候，經典的幾個問題如下 一 快取和資料庫間資料一致性問題 分布式環境下 單機就不用說了 非常容易出現快取和資料庫間的資料一致性問題，針對這一點的話，只能說，如果你的專案對快取的要求是強一致性的，...
Redis 快取穿透 快取雪崩
目錄 1.快取穿透 如何避免？如何選擇？2 快取擊穿 如何解決 3.快取雪崩 如何解決？快取穿透 一般的快取系統，都是按照key去快取查詢，如果不存在對應的value，就應該去後端系統查詢 比如db 一些惡意的請求會故意查詢不存在的key，請求量很大，就會對後端系統造成很大的壓力，或導致資料庫異常。...
redis快取穿透 快取雪崩
什麼是快取雪崩 在同一時間內大量的快取資料失效，大量的請求都會去資料庫查詢，造成快取雪崩。解決方法 這個沒有完美的解決方法，但是可以分析使用者行為，盡量讓失效時間點均勻分布，還有就是在快取失效後，通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取的執行緒數量，比如對某國key只允許乙個執行緒查詢資料庫和快取，其他...