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一、什么是缓存
（一）概念：缓存就是数据交换的缓冲区（称为Cache），是存储数据的临时区域，一般读写性能较高。
（二）常见缓存： 浏览器缓存，服务器缓存，数据库缓存，CPU缓存，磁盘缓存。
（三）缓存的作用：
- 降低后端负载
- 提高读写效率，降低响应时间
（四）缓存的成本：
- 数据一致性成本
- 代码维护成本
- 运维成本
二、缓存更新策略
（一）三种更新策略的对比
| 内存淘汰 | 超时剔除 | 主动更新 | |
|---|---|---|---|
| 说明 | Redis提供的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存 | 给缓存数据添加TTL，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存 | 编写业务逻辑，在修改数据库的同时更新缓存 |
| 一致性 | 差 | 一般 | 好 |
| 维护成本 | 无 | 低 | 高 |
（二）业务场景
- 低一致性需求： 使用内存淘汰机制，主要是针对几乎不改变的数据。
- 高一致性需求： 主动更新，并以超时剔除作为协助方案，主要是针对频繁查询的缓存。
（三）主动更新策略
- （1）Cache Aside Pattern： 由缓存调用者，同时更新数据库和缓存。（可控性更高）
- 删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存： 每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多。
- 删除缓存： 更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存。
- （2）如何保证缓存与数据库的操作同时成功或失败？
- 单体系统： 将缓存与数据库操作放在一个事务。
- 分布式系统： 利用TCC等分布式事务方案。
- （3）先操作缓存还是先操作数据库？
- 先删除缓存，在操作数据库。
- 先操作数据库，在删除缓存。（保证一致性的概率更高）
- 删除缓存还是更新缓存？
- Read/Write Through Pattern： 缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题。
- Write Behind Caching Pattern： 调用者只操作缓存，由其它线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致。
三、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
（一）缓存穿透
1、缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
2、缓存穿透过程： 客户端发送不存在的id 》 Redis按照 id 查询（未查询到） 》 数据库根据 id 查询（未查询到） 》 返回客户端 》 客户端发送不存在的id。（这个过程若采用多线程循环攻击数据库，那么就会造成数据库带宽爆满，请求阻塞，系统资源耗尽等等问题）
3、缓存穿透常用解决方案：
- （1）缓存空对象： 在用户第一次查询缓存和数据库时，都没有对应的值，则在缓存中存储一个对应的空值，并设置一个短期的TTL，当恶意用户短期内发起请求时，都会在缓存中查找到对应的值，避免了缓存穿透。
- 优点： 实现简单，维护方便
- 缺点： 额外的内存消耗、可能造成短期的不一致
- （2）布隆过滤： 通过布隆过滤器，在客户端和Redis之间做一道防火墙，当用户访问到布隆过滤器时，布隆过滤器会查询自身是否存在请求值，若不存在则拒绝，若存在则放行查询。
- 优点： 内存占用较少，没有多余key
- 缺点： 实现复杂，存在误判可能
- （3）增强id复杂度，避免被猜测id规律
- （4）做好数据的基础格式校验
- （5）加强用户权限校验
- （6）做好热点参数的限流
4、布隆过滤器： 一种算法，通过将数据库的数据进行某一种hash值计算，并将这些hash值转化为二进制位存储到布隆过滤器中，客户端发送的请求中的数据，通过hash计算转化为二进制位在布隆过滤器中查找，若能找到则说明存在该数据。
（二）缓存雪崩
1、缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库。
2、缓存雪崩的过程： 客户端请求数据 》 Redis查询（Redis部分缓存缺失或Redis宕机） 》 查询数据库（大量请求到达，把数据库也给宕机了）
3、解决方案：
- （1）给不同的key的TTL添加随机值（避免同时失效）
- （2）利用Redis集群提高服务的可用性（Redis哨兵机制监听选举主Redis，主从Redis保证数据安全性）
- （3）给缓存业务添加降级限流策略
- （4）给业务添加多级缓存
（三）缓存击穿
1、缓存击穿是指高并发且缓存重建业务复杂的key突然失效，无数的请求访问在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
2、常见的解决方案：
- （1）互斥锁： 在一个线程进入缓存重建阶段时，获取互斥锁，其它线程无法进行获取互斥锁，并自旋尝试获取锁，直到互斥锁释放。
- 缺点： 线程锁住了缓存，时间过长会造成业务阻塞。
- （2）逻辑过期： 在存储一个数据时，添加一个逻辑上的过期时间，到期后直接移除即可。
3、两种解决方案的区别
| 解决方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 互斥锁 |
|
|
| 逻辑过期 |
|
|
四、缓存工具封装
基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类。
- 方法1： 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并设置TTL过期时间。
- 方法2： 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题。
- 方法3： 根据指定key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题。
- 方法4： 根据指定key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题。
（一）工具类
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {private final StringRedisTemplate redisTemplate;public CacheClient(StringRedisTemplate redisTempalte) {this.redisTemplate = redisTempalte;}public String toJsonStr(Object value) {return JSONObject.toJSONString(value)}public <T> String toJsonObj(String json, Class<T> type) {return JSONObject.parseObject(json, type)}}
（二）实现缓存工具方法
方法1：序列化并设置TTL
public void set(String key, Object data, Long time, TimeUnit unit) {redisTemplate.opsForValue().set(key, this.toJsonStr(data), time, unit);}
方法2：序列化并设置逻辑过期
public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {//1、设置逻辑过期，RedisData -> (R Data, LocalDateTime dateTime)RedisData redisData = new RedisData(value, LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));//2、RedisData 写入RedisredisTemplate.opsForValue().set(key, this.toJsonStr(redisData));}
方法3：缓存空值解决缓存穿透
public <R, ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {//1、查看Cache是否命中String key = keyPrefix + id;String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);if(!json.isEmpty()){//命中，判断为有值，直接返回return this.toJsonObj(json, type);}if(Objects.isNull(json)){//命中，判断为空白，返回错误信息return null;}//未命中，查看数据库R r = dbFallback.apply(id);//若不存在对应数据，则打入Redis一个空值，并返回错误信息if (r == null) {redisTemplate.opsForValue().set(key, "", 2, TimeUnit.MINUTES);return null;}//若存在，则返回并设置TTLthis.set(key, r, time, unit);//返回该值return r;}
方法4： 逻辑过期解决缓存击穿
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){//1、查看Cache是否命中String key = keyPrefix + id;String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);if(Objects.isEmpty(json)){//命中，判断为空白，返回错误信息return null;}RedisData redisData = this.toJsonObject(json, Redis.Class);R r = type.cast(redisData.getData());LocalDateTime time = redisData.getDateTime();//若逻辑时间小于现实时间则返回当前对象if(time.isBefore(LocalDateTime.now())){redisData = JSON.parseObject(json, RedisData.class);if(redisData.getDateTime < LocalDateTime.now()){return type.cast(redisData.getData());}}//过期了，获取互斥锁String lockKey = "lock:shop:"+id;boolean isLock = tryLock(lockKey);//尝试获取互斥锁，如果事变，则睡眠重试if(!isLock){//失败则休眠后重试Thread.sleep(50);return queryWithLogicalExpire(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);}// 重建数据Executors.newFixedThreadPool(10).submit(() -> {try{// 查询数据库R r1 = dbFallback.apply(id);this.setWithLogicalExpire(id, r1, time, unit);}catch(Exception e){throw new RuntimeException(e);}finally{unlock(lockKey);}});return r;
}private boolean tryLock(String key) {Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "", 10, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.getBoolean(flag);
}private void unlock(String key) {redisTemplate.delete(key);
}