为什么使用缓存？有哪些常见的使用方式和异常场景？

为什么使用缓存

提升读速度，数据缓存，大量联表查询。例如，根据用户名称查询用户，获取相关的角色，操作权限等信息。
降低数据库层的负载，当并发比较高时，redis缓存的每秒钟可以支持几万次的查询请求，可以有效的降低数据库查询的负载。

常见的使用方式

设置最大的缓存量，以及达到最大存储量时的剔除规则。以redis为例，maxmemory 最大缓存数，maxmemory-policy 剔除策略，包括LRU策略，random随机剔除，TTL删除即将失效的key。
超时剔除，设置失效时间，到达时间后自定剔除。
主动更新，对于实时性要求较高的数据，在修改后主动修改缓存。

常见异常场景

缓存穿透

一般缓存设计，首先从缓存查询数据，如果没有值，再从DB数据库获取数据，获取数据后写入缓存。缓存穿透是指查询一个不存在的数据，在缓存层和DB数据库都不能查询到数据，最后返回空数据。如果该类情况的访问并发很高，或者受到恶意的攻击，可能会造成DB数据库宕机。解决方式一般两种方案，如下：

缓存空对象

在DB数据库查询不到数据时，设置一个空对象，下次再次查询该对象时，则直接返回缓存对象。示例代码如下：

public Goods getById(Long id) {
 
        if (Objects.isNull(id)) {
            return null;
        }
        String key = GOODS + id;
        String goodsJson = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StringUtils.isNotBlank(goodsJson)) {
            return JSON.parseObject(goodsJson, Goods.class);
        }
        Goods goods = goodsMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if (Objects.nonNull(goods)) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(goods), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return goods;
        } else {
            
            // 穿透优化
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(new Goods()), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return null;
        }
    }

但是，缓存空对象存在一些问题。存储空对象后，需要更多的存储空间（如果是收到攻击，问题更严重）。可以设置一个失效时间，让其自动删除。缓存了空对象后，与DB数据库的数据会有一段数据不一致。例如，设置缓存的失效时间是2分钟，在这段时间内，数据库又添加了该id的数据，就出现了缓存和数据库数据不一致。此时，可以利用消息系统或者其他方式清理缓存。

使用布隆过滤器

对于数据实时性比较小的数据，可以使用bloomfilter过滤器存储数据库存在的数据，在缓存查询数据前，根据bloomfilter过滤器做一次校验。如果存在，在进行查询操作，反之，则直接返回空值。这在一定程度上减少了缓存和DB数据库的负载，起到了保护作用。由于bloomfilter没有删除操作，所以，该解决方案只适用于数据实时性不大，数据量大的情况。

缓存雪崩

在高并发请求的情况下，由于缓存层服务器崩溃，导致所有的请求直接在db层执行，导致db崩溃，进而导致整个服务的崩溃不可用。解决方案如下：

要保证缓存层的高可用，以redis为例，其高可用方案包括Redis sentinel（哨兵模式），Redis Cluster（集群模式）。
对高并发的服务做限流和降级处理，当请求超过了服务的负载，则进行对应的限流和降级处理。常见的解决方案包括spring cloud 的hystrix，以及alibaba sentinel。

缓存击穿

一般缓存设计都是使用缓存+失效时间的模式，这种模式存在一种问题。对于一些热点key的数据，当该key的缓存失效，需要重新从DB数据库获取。这时，涌入大量请求，所有请求并发地访问DB数据库，可能会压垮数据库，这种情况叫做缓存击穿。解决方案如下：

使用互斥分布式锁

在请求并发访问数据库时，对查询数据库操作进行加锁，同一时间只有一个请求操作数据库。示例代码如下：

public Goods getById(Long id) {
 
        if (Objects.isNull(id)) {
            return null;
        }
        String key = GOODS + id;
        String goodsJson = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StringUtils.isNotBlank(goodsJson)) {
            return JSON.parseObject(goodsJson, Goods.class);
        }
        Goods goods = goodsMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if (Objects.nonNull(goods)) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(goods), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return goods;
        } else {
            
            // 穿透优化
            redisTemplate.opsForValue().set(key, JSON.toJSONString(new Goods()), RedisConst.DEFAULT_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
            return null;
        }
    }