概述：快取是分布式系統中的重要元件，主要解決高併發，大資料場景下，熱點資料訪問的效能問題。提供高效能的資料快速訪問。
（1）快取穿透：訪問乙個不存在的key，快取不起作用，請求會穿透到db，流量大時db會掛掉。
解決的辦法：1採用布隆過濾器，使用乙個足夠大的bitmap，用於儲存可能訪問的key，不存在的key直接被過濾。2訪問key未在db查詢到值，也將空值寫進快取，但可以設定較短過期時間。
（2）快取擊穿：上乙個存在的key，在快取過期的一刻，同時有大量的請求，這些請求都會擊穿到db，造成瞬時db請求量大、壓力驟增。
解決的辦法：1使用互斥鎖，該方法是比較普遍的做法，即，在根據key獲得的value值為空時，先鎖上，再從資料庫載入，載入完畢，釋放鎖。若其他執行緒發現獲取鎖失敗，則睡眠50ms後重試。2"提前"使用互斥鎖(mutex key)：在value內部設定1個超時值(timeout1), timeout1比實際的memcache timeout(timeout2)小。當從cache讀取到timeout1發現它已經過期時候，馬上延長timeout1並重新設定到cache。然後再從資料庫載入資料並設定到cache中。3. "永遠不過期"： 這裡的「永遠不過期」包含兩層意思：(1) 從redis上看，確實沒有設定過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是「物理」不過期。(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎。所以我們把過期時間存在key對應的value裡，如果發現要過期了，通過乙個後台的非同步執行緒進行快取的構建，也就是「邏輯」過期.
（3）快取雪崩：快取雪崩是指在我們設定快取時採用了相同的過期時間，導致快取在某一時刻同時失效，請求全部**到db，db瞬時壓力過重雪崩。
解決的辦法：1要麼給每個key的過期時間加乙個隨機值，避免同時過期，達到錯峰重新整理快取的目的。2給每乙個快取資料增加相應的快取標記，記錄快取的是否失效，如果快取標記失效，則更新資料快取
（4）快取重新整理：既清空快取 ，一般在insert、update、delete操作後就需要重新整理快取，如果不執行就會出現髒資料。但當快取請求的系統蹦掉後，返回給快取的值為null。
快取有各類特徵，而且有不同介質的區別，那麼實際工程中我們怎麼去對快取分類呢？在目前的應用服務框架中，比較常見的，時根據快取雨應用的藕合度，分為local cache（本地快取）和remote cache（分布式快取）：
memcached是應用較廣的開源分布式快取產品之一，它本身其實不提供分布式解決方案。在服務端，memcached集群環境實際就是乙個個memcached伺服器的堆積，環境搭建較為簡單；cache的分布式主要是在客戶端實現，通過客戶端的路由處理來達到分布式解決方案的目的。客戶端做路由的原理非常簡單，應用伺服器在每次訪問某key的value時，通過某種演算法把key對映到某台memcached伺服器nodea上，因此這個key所有操作都在nodea上，
memcached客戶端採用一致性hash演算法作為路由策略，如上圖右，相對於一般hash（如簡單取模）的演算法，一致性hash演算法除了計算key的hash值外，還會計算每個server對應的hash值，然後將這些hash值對映到乙個有限的值域上（比如0~2^32）。通過尋找hash值大於hash(key)的最小server作為儲存該key資料的目標server。如果找不到，則直接把具有最小hash值的server作為目標server。同時，一定程度上，解決了擴容問題，增加或刪除單個節點，對於整個集群來說，不會有大的影響。最近版本，增加了虛擬節點的設計，進一步提公升了可用性。
無特殊場景下，key-value能滿足需求的前提下，使用memcached分布式集群是較好的選擇，搭建與操作使用都比較簡單；分布式集群在單點故障時，只影響小部分資料異常，目前還可以通過magent快取**模式，做單點備份，提公升高可用；整個快取都是基於記憶體的，因此響應時間是很快，不需要額外的序列化、反序列化的程式，但同時由於基於記憶體，資料沒有持久化，集群故障重啟資料無法恢復。高版本的memcached已經支援cas模式的原子操作，可以低成本的解決併發控制問題。
我是 lru 快取演算法，我把最近最少使用的快取物件給踢走。
我總是需要去了解在什麼時候，用了哪個快取物件。如果有人想要了解我為什麼總能把最近最少使用的物件踢掉，是非常困難的。
瀏覽器就是使用了我（lru）作為快取演算法。新的物件會被放在快取的頂部，當快取達到了容量極限，我會把底部的物件踢走，而技巧就是：我會把最新被訪問的快取物件，放到快取池的頂部。
所以，經常被讀取的快取物件就會一直呆在快取池中。有兩種方法可以實現我，array 或者是 linked list。
我的速度很快，我也可以被資料訪問模式適配。我有乙個大家庭，他們都可以完善我，甚至做的比我更好（我確實有時會嫉妒，但是沒關係）。我家庭的一些成員包括 lru2 和 2q，他們就是為了完善 lru 而存在的。
我是先進先出，我是乙個低負載的演算法，並且對快取物件的管理要求不高。我通過乙個佇列去跟蹤所有的快取物件，最近最常用的快取物件放在後面，而更早的快取物件放在前面，當快取容量滿時，排在前面的快取物件會被踢走，然後把新的快取物件加進去。我很快，但是我並不適用。
count快取設計問題總結
在設計count快取過程中遇到的一些問題，現總結如下，望共勉 1.在分布式併發情況下如何考慮原子性操作？使用memcache的計數器實現 2.memcache的計數器沒有失效時間的概念，如何納入失效時間？另外使用儲存乙個cache，用它的失效時間作為快取計數器的失效時間，該cache失效則計數器刪除...
快取常見問題總結
1.現象 request請求在cache中未找到資料，直接查詢storage 2.原因 2.1業務 自身問題 在資料庫中未找到資料，進入死迴圈 2.2惡意攻擊 爬蟲等 大量不存在資料查詢資料庫，進入死迴圈 3.如何發現 3.1業務響應時間 3.2業務本身問題 4.解決方法 4.1快取空物件 儲存層返...
快取 快取問題
指的是對某個一定不存在的資料進行請求，該請求將會穿透快取到達資料庫。解決方案 指的是由於資料沒有載入到快取中，或者快取資料在同一時間出現大面積的失效 過期 又或者是快取伺服器崩潰，導致大量的請求都到達資料庫。在有快取的系統中，系統非常的依賴快取，快取分擔了很大一部分的資料請求，當發生快取雪崩時，資料...