四、快取預熱
五、快取更新
六、資料庫快取如何保證一致性
一、快取雪崩
我們設定快取時採用了相同的過期時間，在同一時刻出現大面積的快取過期。所有原本應該訪問快取的請求都去查詢資料庫了，而對資料庫cpu和記憶體造成巨大壓力，嚴重的會造成資料庫宕機。從而形成一系列連鎖反應，造成整個系統崩潰。
解決：通過加鎖或者佇列來保證對某個key只允許乙個執行緒查詢資料，其他執行緒等待，從而避免失效時大量的併發請求落到資料庫上。（不推薦，執行緒阻塞，使用者體驗差）
為key設定不同的快取失效時間。將快取失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加乙個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每乙個快取的過期時間的重複率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
定期重新整理快取。
做二級快取，或者雙快取策略：cache1 為原始快取，cache2 為拷貝快取，cache1 失效時，可以訪問 cache2，cache1 快取失效時間設定為短期，cache2 設定為長期。
將熱key分布在不同的redis上。
設定熱點資料永不過期。
二、快取擊穿
快取擊穿是指快取中的某個熱點key快取時間過期，由於併發使用者特別多，同時快取中讀不到資料，都去資料庫中去讀資料，引起資料庫壓力瞬間增大。
解決：設定熱點資料永不過期
使用互斥機制，加鎖，獲取鎖的才能讀庫。
三、快取穿透
快取穿透是指使用者乙個一定不存在的資料，在資料庫沒有，自然在快取中也不會有。這將導致這個不存在的資料每次請求都要到資料庫去查詢，造成快取穿透。
解決：採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。
如果乙個查詢返回的資料為空（不管是資料不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。通過這個直接設定的預設值存放到快取，這樣第二次到緩衝中獲取就有值了，而不會繼續訪問資料庫。
快取空物件帶來的問題：
空值做了快取，意味著快取中存了更多的鍵，需要更多的記憶體空間，比較有效的方法是針對這類資料設定乙個較短的過期時間，讓其自動剔除。
快取和儲存的資料會有一段時間視窗的不一致，可能會對業務有一定影響。例如：過期時間設定為 5分鐘，如果此時儲存新增了這個資料，那此段時間就會出現快取和儲存資料的不一致，此時可以利用訊息系統或者其他方式清除掉快取層中的空物件。
四、快取預熱
直接寫個快取重新整理頁面，上線時手工操作下；
資料量不大，可以在專案啟動的時候自動進行載入；
定時重新整理快取；
五、快取更新
除了快取伺服器自帶的快取失效策略之外（redis預設的有6中策略可供選擇），我們還可以根據具體的業務需求進行自定義的快取淘汰，常見的策略有兩種：
（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。
六、資料庫快取如何保證一致性
1.先操作快取，再運算元據庫
先更新快取，再更新資料庫，併發場景下可能會導致快取和資料庫不一致
先刪除快取，再更新資料庫，併發場景下可能會導致快取和資料庫不一致
2.先運算元據庫，再操作快取
先更新資料庫再更新快取，併發場景下可能會導致資料不一致
先更新資料庫，再刪除快取，併發場景下也可能導致資料不一致，但是機率比較小。
不過，實際上出現的概率可能非常低，因為這種情況發生需要兩個條件
3. 讀快取時快取失效，而且併發著有乙個寫操作。
4. 而讀操作必需在寫操作前進入資料庫操作，而又晚於寫操作更新快取。而實際上資料庫的寫操作會比讀操作慢得多，而且還要鎖表，所有的這些條件都具備的概率基本並不大。
更新資料庫成功，刪除快取失敗怎麼辦
將想要刪除的key放進了訊息佇列，
訊息佇列的消費端收到這個key的時候就執行刪除快取中對應key的操作
設定重試刪除操作，超過最大重試次數（比如5次）後將就報警給運維人員
另外快取有效期不要設定過長。
還可以設定定時任務重新整理快取。
參考訊息佇列的重試機制
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