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。
（查詢乙個必然不存在的資料。比如文章表，查詢乙個不存在的id，每次都會訪問db，如果有人惡意破壞，很可能直接對db造成影響。）
由於快取不命中，每次都要查詢持久層。從而失去快取的意義。
解決方法：
2、將資料庫中所有的查詢條件，放到布隆過濾器中。當乙個查詢請求來臨的時候，先經過布隆過濾器進行檢查，如果請求存在這個條件中，那麼繼續執行，如果不在，直接丟棄。
備註：比如資料庫中有10000個條件，那麼布隆過濾器的容量size設定的要稍微比10000大一些，比如12000.
對於誤判率的設定，根據實際專案，以及硬體設施來具體決定。但是一定不能設定為0，並且誤判率設定的越小，雜湊函式跟陣列長度都會更多跟更長，那麼對硬體，記憶體中間的要求就會相應的高。
private static bloomfilterbloomfilter = bloomfilter.create(funnels.integerfunnel(), size, 0.0001);
有了size跟誤判率，那麼布隆過濾器就會產生相應的雜湊函式跟陣列。
綜上：我們可以利用布隆過濾器，將redis快取擊穿控制在乙個可容忍的範圍內。
如果快取集中在一段時間內失效，發生大量的快取穿透，所有的查詢都落在資料庫上，造成了快取雪崩。
快取層宕掉後，流量會像奔逃的野牛一樣，打向後端儲存
解決方法：
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。比如對某個key只允許乙個執行緒查詢資料和寫快取，其他執行緒等待。
可以通過快取reload機制，預先去更新快取，再即將發生大併發訪問前手動觸發載入快取
不同的key，設定不同的過期時間，讓快取失效的時間點盡量均勻
做二級快取，或者雙快取策略。a1為原始快取，a2為拷貝快取，a1失效時，可以訪問a2，a1快取失效時間設定為短期，a2設定為長期。
(1) 這個key是乙個熱點key（例如乙個重要的新聞，乙個熱門的八卦新聞等等），所以這種key訪問量可能非常大。
(2) 快取的構建是需要一定時間的。（可能是乙個複雜計算，例如複雜的sql、多次io、多個依賴(各種介面)等等）
於是就會出現乙個致命問題：在快取失效的瞬間，有大量執行緒來構建快取（見下圖），造成後端負載加大，甚至可能會讓系統崩潰 。
解決方法：
1. 使用互斥鎖(mutex key):這種解決方案思路比較簡單，就是只讓乙個執行緒構建快取，其他執行緒等待構建快取的執行緒執行完，重新從快取獲取資料就可以了
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
4. 資源保護：可以做資源的隔離保護主線程池，如果把這個應用到快取的構建也未嘗不可。
四種方案對比：
作為乙個併發量較大的網際網路應用，我們的目標有3個:
1. 加快使用者訪問速度，提高使用者體驗。
2. 降低後端負載，保證系統平穩。
3. 保證資料「盡可能」及時更新(要不要完全一致，取決於業務，而不是技術。)
所以第二節中提到的四種方法，可以做如下比較，還是那就話：沒有最好，只有最合適。
解決方案
優點缺點
簡單分布式鎖(tim yang)
1. 思路簡單
2. 保證一致性
1. **複雜度增大
2. 存在死鎖的風險
加另外乙個過期時間(tim yang)
1. 保證一致性
同上 不過期(本文)
1. 非同步構建快取，不會阻塞執行緒池
1. 不保證一致性。
2. **複雜度增大(每個value都要維護乙個timekey)。
3. 占用一定的記憶體空間(每個value都要維護乙個timekey)。
資源隔離元件hystrix(本文)
1. hystrix技術成熟，有效保證後端。
2. hystrix監控強大。
1. 部分訪問存在降級策略。
總結1. 熱點key + 過期時間 + 複雜的構建快取過程 => mutex key問題
2. 構建快取乙個執行緒做就可以了。
3. 四種解決方案：沒有最佳只有最合適。
懂的越多，不會的也就越多，知識之路是不斷進取的
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