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# 缓存
## 缓存有3大问题， ？
### 缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间， ， ，
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， ， ，
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（ ， ）
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（ ）
如果数据最近被访问过， ， ， ， ， ，
- 最少使用策略 LFU（ ）
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？
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， ，
## 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，
** 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：
解决办法：
- Cache Aside Pattern
- binlog模式
