通常，我們會使用快取用於緩衝對 db 的衝擊，如果快取宕機，所有請求將直接打在 db，造成 db 宕機——從而導致整個系統宕機。
如何解決呢？
2 種策略（同時使用）：
對快取做高可用，防止快取宕機
使用斷路器，如果快取宕機，為了防止系統全部宕機，限制部分流量進入 db，保證部分可用，其餘的請求返回斷路器的預設值。
解釋 1：快取查詢乙個沒有的 key，同時資料庫也沒有，如果黑客大量的使用這種方式，那麼就會導致 db 宕機。
解決方案：我們可以使用乙個預設值來防止，例如，當訪問乙個不存在的 key，然後再去訪問資料庫，還是沒有，那麼就在快取裡放乙個佔位符，下次來的時候，檢查這個佔位符，如果發生時佔位符，就不去資料庫查詢了，防止 db 宕機。
解釋 2： 大量請求查詢乙個剛剛失效的 key，導致 db 壓力倍增，可能導致宕機，但實際上，查詢的都是相同的資料。
解決方案：可以在這些請求**加上雙重檢查鎖。但是那個階段的請求會變慢。不過總比 db 宕機好。
解釋：多個客戶端寫乙個 key，如果順序錯了，資料就不對了。但是順序我們無法控制。
解決方案：使用分布式鎖，例如 zk，同時加入資料的時間戳。同一時刻，只有搶到鎖的客戶端才能寫入，同時，寫入時，比較當前資料的時間戳和快取中資料的時間戳。
解釋：連續寫資料庫和快取，但是操作期間，出現併發了，資料不一致了。 通常，更新快取和資料庫有以下幾種順序：
先更新資料庫，再更新快取。
先刪快取，再更新資料庫。
先更新資料庫，再刪除快取。
三種方式的優劣來看一下：
先更新資料庫，再更新快取。 這麼做的問題是：當有 2 個請求同時更新資料，那麼如果不使用分布式鎖，將無法控制最後快取的值到底是多少。也就是併發寫的時候有問題。
先刪快取，再更新資料庫。 這麼做的問題：如果在刪除快取後，有客戶端讀資料，將可能讀到舊資料，並有可能設定到快取中，導致快取中的資料一直是老資料。 有 2 種解決方案：1. 使用「雙刪」，即刪更刪，最後一步的刪除作為非同步操作，就是防止有客戶端讀取的時候設定了舊值。2. 使用佇列，當這個 key 不存在時，將其放入佇列，序列執行，必須等到更新資料庫完畢才能讀取資料。
總的來講，比較麻煩。
還有一種可能，如果執行更新資料庫，準備執行刪除快取時，服務掛了，執行刪除失敗怎麼辦？？？ 這就坑了！！！ 不過可以通過訂閱資料庫的 binlog 來刪除。
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