周末一刻
这周过的比较快，事情也比较多，依然无法阻挡我每周一浪的节奏。
先去了“杰论”的奶茶店，好不好喝不做评价，主要是捧个场，就感觉你们每次在文章下面点个赞一样。
这周还去了所谓网红桥，被网友们称为成都桥梁界的"新晋扛把子"。看看长撒子样子
这个大桥听说参考了"无限之环"—莫比乌斯杯的概念，将可能在四维空间中才存在的抽象涉及到三维空间，就仿佛数学符号"∞"，以此表达高新区无限可能性和开放发展的广阔胸怀，当然也给与了不少的工作机会
吃完串串，这个串串感觉真的巴适。吃完约几个朋友漫步于桥上，听着河水流动的呲呲声，呼吸着湿润的空气是不是很xui服，
没想到吃完了去抽个奖，啊哈，中了100的代金卷，没想我旁边的菇凉比我还激动，当然我确实没想到我会抽个100的代金卷，毕竟一直都是：“感谢抽奖”。下次请你吃？
生活着不就这样嘛，吃吃喝喝，逛逛，别天天想着买房买车，给自己压力，有个大大的梦想，咦，分治思想嘛，化成一个个小目标慢慢实现勒
好了，还是学点东西，让我有点东西。
使用好缓存就仿佛拥有了无比锋利的宝剑，对于性能的提升是立竿见影的。但是如果使用的不好就会严重的影响系统的运行，那么今天我们看看缓存到底是什么以及缓存的应用模式
1 缓存的本质
网上有各种对缓存的定义和解释，我认为缓存是为了节约对原始资源重复获取的开销。
什么是资源？
首先如果这个资源是经常变化的，你觉得缓存了有什么意义。显然不可行，所以，我们对资源的操作需要时是幂等切安全的。举个例子，比如银行转账，改变了目标状态，自然就不能缓存。
其次，缓存的数据是"重复"获取的。意味着将经常使用的数据缓存下来，当下一次访问的时候直接返回即可，这样节约了通过原始流程访问数据的时间。比如数据库中的连接池，线程池，就是为了避免频繁的创建链接，销毁链接而出。
如何衡量这个缓存的效果？
在数据获取的过程中，通过缓存获得数据的次数，除以总的次数所得到的结果为缓冲命中率
加了一层缓存就一定更快？
非也。首先这个快是相对而言的，因为在不同的系统中对于同一对象可能扮演的角色不同。比如CPU的多级高速缓存，即内存的缓存。而内存对于CPU存储而言又比较慢，但是对于磁盘却快了很多，所以它可以用作磁盘的缓存介质
能够举一个常见的例子来阐述缓存的应用？
如果看了我之前写的面试文章，应该对这个面试题非常的熟悉了。“当敲入URL会经历什么？”，在那篇文章中，写了一万多字来阐述这个问题，意味着如果面试官问你这个问题，你可以讲什么且可以从一个点出发将的比较深。回到这里，如果我让你以缓存的角度来阐述这个问题，你将如何去回答？
首先在地址栏输入域名，会查询浏览器内部"域名-IP"缓存，如果之前通过这个浏览器访问过这个域名，那么就有一张映射表。
如果没有，则会查询操作系统是否存在这个缓存，如果是mac电脑则/etc/hosts就可以定义域名到IP的关系。
如果还是没有则会查询域名服务器DNS得到对应的IP和可缓存的时间。如果需要使用命令来测试，这里可以同dig命令查看这个详细过程。
当请求到达了服务端，通常会有反向代理，在反向代理中会存在缓存配置，对于一个MVC架构的应用而言，MVC的各个层都有可以应用缓存模式
Controller层有拦截过滤器，可以通过配置缓存来过滤我们需要的请求，这样过滤器直接返回缓存结果而不执行后面的逻辑
对于Model层，在DAO上的Service暴露API应用缓存也是非常常见的操作
对于View层，页面标签居多，不会每次都去渲染，而是通过缓存标签的方式节省渲染操作
这一切操作完事后就会返回给浏览器，浏览器会加载页面中大量的资源，这都是通过读取浏览器的缓存来避免HTTP请求的开销。
看吧，我们在不断冲浪的同时，下面有着这么精彩的故事，也说明了缓存的重要性了吧
3 缓存应用模式
通过不同的特性和优缺点，将缓存分了几种模式，我们看看这几种模式的区别以及优缺点
Cache-Aside
数据库的异常情形
- 如果数据库读取异常直接返回失败，不会存在数据不一致的情况
- 如果数据读取成功了，但是缓存的写入失败，那么下次访问统一数据的时候继续尝试写入，也没有数据不一致的情况
所以这两种情况是比较安全的
数据更新的策略，到底是先更新数据库还是先让缓存失效
假设我们让缓存显示小，意味着在数据库更新成功之前，如果另外的请求访问缓存，此时缓存已经失效，那么就会按照原来的访问策略，从数据库中使用这个已经旧的数据去更新缓存的数据，这样就导致过期的数据会长期存放于缓存中，最终导致数据不一致。
为了加深大家对这个概念的理解，画了下面这幅图
第二需要注意的是：数据库更新以后，需要让缓存失效而不是更新缓存为最新的值
为什么呢？如果两个几乎同时发出的请求分别更新数据库中的值A和B，如果结果是B的更新晚于A，那么数据中的最终值为B。但是，如果数据库更新后去更新缓存，而不是让缓存失效，那么缓存中的数据就有可能是A，而不是B。因为数据库虽然是"更新为A"在"更新为B"之前发生，但如果不做特殊的跨存储系统的事务控制，缓存的更新顺序就未必遵从"A先于B"这个规则，就会导致缓存中的数据是一个长期错误的值A。
同样画个图，让大家理解更深刻
4 缓存常出现的问题
上面大多数时候都在谈论缓存带来的好处，现在该说说其弊端了
- 缓存穿透
当在同一时间有大量的数据访问，经过了缓存屏障但是并没有起到应有的保护作用。举个例子，需要在数据库对一个key进行查询，如果数据库中没有这个数据，那么缓存也没有这个数据，每次请求都会去数据库查，缓存再次根本没有作用
怎么解决这个问题勒？
我们可以在缓存中对这个key存放一个空结果，毕竟没有结果也是结果嘛
还有一种比较严重的缓存穿透后果。在一般的缓存策略下，通常需要先发生一次缓存命中失败，然后从数据库得到结果，再填到内存缓存中。但是，如果这个数据库的查询太慢，此时大量的数据接踵而至，全部穿透缓存落在数据库上， 此时对于最初的请求所引发的缓存可能还没来得及混村，数据库就直接挂掉了，这种问题有那么解决方案呢
还有其他的解决方案？
使用布隆过滤器。主要用来判断一个元素是否在一个集合中，这个算法由一个二进制数据和一个hash算法组成，其基本的思路是这样的：
我们把集合中的每一个值按照提供的 Hash 算法算出对应的 Hash 值，然后将 Hash 值对数组长度取模后得到需要计入数组的索引值，并且将数组这个位置的值从 0 改成 1。在判断一个元素是否存在于这个集合中时，你只需要将这个元素按照相同的算法计算出索引值，如果这个位置的值为 1 就认为这个元素在集合中，否则则认为不在集合中。 画个图看看就更清楚了
ABC组成一个集合，元素D计算出来对应的数值为1，所以D也存在于集合。但是F在数组值为0，所以不在集合中了。
如何通过布隆过滤器解决缓存穿透？
我们以存储用户为例子，初始化一个大数组，长度为10亿的数据，选择一个Hash算法，计算用户的ID的Hash值并映射到这个大数组中，映射的位置为1，其他设置为0
一旦存在新注册的用户，当我们需要查询一个用户的信息的时候，首先查询的ID在布隆过滤器中是否存在，不存在则直接返回空，不继续查询数据库和缓存，这样不就大大的减少异常查询带来的缓存穿透
过滤器具有非常高的性能，无论是写入还是读取时间复杂度都是O(1)。空间上也是有着不错的又是，假设20亿 的数据需要2000000000/8/1024/1024 = 238M 控制，而如果使用数组来村粗，每个用户ID占4个字节，存储20亿 需要2000000000 * 4 / 1024 / 1024 =7600M 的空间，是布隆过滤器的 32 倍
布隆过滤器有哪些缺陷？
- 判断元素是否在集合中有一定的错误几率
这个问题是hash算法的问题，Hash算法难免有一定的碰撞几率，所谓碰撞，即不同的输入值得到相同的Hash结果
- 不支持删除元素
举个例子，假设两个元素A和B都是集合中的元素，具有相同的Hash值，会映射到数组相同的位置。此时如果删除A，数组中对应的位置从1变为-，那么在判断B的时候发现B不在集合中了，得到了错误的结论
如何解决这个问题
让数组中不在只有0和1两个数值，直接存储一个计数。假设AB同时命中数组的索引，此时这个值为2，如果A删除，将这个值改为1。当然这样就会增加空间的消耗，所以使用过滤器根据业务需求而定。
流量控制
限制对于同一数据的访问，必须等到前一个完成以后才能进行下一个，即如果缓存失效而引发的数据库查询正在进行，那么请他的请求只好乖乖的等着，这种方法通用性还可以，但是这个等待机制会比较影响用户的体验
缓存预热
在大量请求到来之前先预热一波，简单高效，局限性在于需要提前知道那些数据可能引发缓存穿透的问题
- 缓存雪崩
在一定时间段出现大量的请求访问失效，直接造成后方的系统压力过大，引起系统过载，宕机，这就是缓存雪崩。
通常采取限流和预热两种方式进行避免。限流可以保障请求大量落到数据库的时候，系统只接纳能够承载的数量。对于预热则主动先王内存中加载一定的热点数据，请求到来的时候缓存不是空的，这样具有一定的保护能力。
缓存数据存在过期时间，如果缓存加载时间比较集中，那么此时大量的缓存同时国企，对这些数据的请求将全部落在后面的数据库从而导致系统崩溃，如何避免？
这里主要避免缓存集中写入时间，如果无法避免则使用一个范围的随机数均匀分散过期时间，从而打散系统造成的压力
- LRU致命缺陷
LRU即Least Recently Used，最少最近使用算法，原理是维护一个限定最大容量的队列，队列头部总是放置最近访问的元素，超过容量限制的时候从队尾淘汰元素。
通过一个图看看LRU工作原理
这看起来是 个不错的方案，需要从缓存淘汰数据的时候总是从尾部淘汰一个不常用的，但是如果有用户有意无意的访问一些错误信息，此时就会破坏整个LRU队列中最近访问数据的真实性。
如果一不小心咱们缓存中存放不少冷门数据，热门活动开始后，大量的请求到来，全部穿透缓存导致数据库压力倍增，网站响应时间瞬间到告警线上。
怎么解决这个问题？
这里基于LRU的改进方案很多，简单说下LRU-K，即主缓存队列排的是"第K次访问的元素"，也就是如果访问的次数小于k，则将其放在另一个"低级"的队列中维护，这样保证在一定的访问下限才能被送到LRU主队列中
5 小结
其中总结了我觉得比较高频的关于缓存的题，希望对大家有所帮助，下一周大大要过来，意味着9点下班可能成为日常，是高兴呢还是高兴？求个赞，么么哒
转载：https://blog.csdn.net/L15519543837/article/details/109148159