# 缓存

## 缓存有3大问题，以及如何解决？

### 缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是， 缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决办法：

- 缓存过期时间设置成随机
- 热点数据考虑永不过期（定时刷新）
- 使用分布式缓存，防止单点故障缓存全部丢失

### 缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

解决办法：

- 空对象
- 布隆过滤器

### 缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

解决办法：

- 热点数据永不过期(后台进程定时刷新)
- 加互斥锁

## 缓存有哪些淘汰策略？

- 先进先出策略 FIFO（First In，First Out）
    
    如果一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉

- 最近最少使用策略 LRU（Least Recently Used）
 
    如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。对于循环出现的数据，缓存命中不高。实际实现时候一般可采用双向链表，将最近访问过得缓存key放在链表首部，删除尾部的缓存key，再加上hash表来记录key-value，实现快速访问缓存

- 最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）
 
  如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。对于交替出现的数据，缓存命中不高

## 读写屏障是怎么回事？

![](https://static.cyub.vip/images/202103/memory_arch.gif)

内存屏障分为读屏障(rmb)与写屏障(wmb)。写屏障主要保证在写屏障之前的在Store buffer中的指令都真正的写入了缓存。读屏障主要保证了在读屏障之前所有Invalidate queue中所有的无效化指令都执行。有了读写屏障的配合，那么在不同的核心上，缓存可以得到强同步。


## 缓存一致性

**对于读是不存在缓存与数据库不一致的的情况**。读的流程：

- 如果我们的数据在缓存里边有，那么就直接取缓存的。
- 如果缓存里没有我们想要的数据，我们会先去查询数据库，然后将数据库查出来的数据写到缓存中。
- 最后将数据返回给请求

对于数据库更新操作， 执行操作时候，两种选择：

- 先操作数据库，再操作缓存
- 先操作缓存，再操作数据库


操作缓存，两种方案选择：

- 更新缓存
- 删除缓存

一般我们都是采取删除缓存缓存策略的，原因：

- 高并发环境下，无论是先操作数据库还是后操作数据库而言，如果加上更新缓存，那就更加容易导致数据库与缓存数据不一致问题。(删除缓存直接和简单很多)
- 如果每次更新了数据库，都要更新缓存【这里指的是频繁更新的场景，这会耗费一定的性能】，倒不如直接删除掉。等再次读取时，缓存里没有，那我到数据库找，在数据库找到再写到缓存里边 (体现懒加载)

**先删缓存，再更新数据库**

该方案会导致不一致的原因是。同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:

![](https://static.cyub.vip/images/202107/cache-except1.jpg)

**先更新数据，再删除缓存：**

如果在高并发的场景下，出现数据库与缓存数据不一致的概率特别低，也不是没有：

![](https://static.cyub.vip/images/202107/cache-except2.jpg)

解决办法：
- Cache Aside Pattern

![](https://a-tour-of-golang.cyub.vip/_images/cache_aside.jpg)

- binlog模式

![](https://a-tour-of-golang.cyub.vip/_images/cache_binlog.jpg)