视频可看：实战篇-商户查询缓存-04.缓存更新策略_哔哩哔哩_bilibili
一、为什么用缓存？速度快
在我们查询信息时，如果直接查询数据库，速度肯定慢。
可以在客户端与数据库之间加上一个Redis缓存，先从Redis中查询，如果没有查到，再去MySQL中查询，同时查询完毕之后，将查询到的数据也存入Redis，这样当下一个用户来进行查询的时候，就可以直接从Redis中获取到数据。
二、缓存更新策略
1. 缓存更新的目的：节约内存、保证一致性
因为内存数据宝贵，当Redis插入太多数据，导致缓存中数据过多，所以Redis会对部分数据进行更新，或者把它成为淘汰更合适。
缓存数据来自数据库，而数据库的数据会发生变化。因此，如果当数据库中数据发生变化，而缓存却没有同步更新，此时就会有一致性问题存在，其后果是用户使用缓存中的过时数据，就会产生类似多线程数据安全问题。
2. 缓存更新的三种策略：
内存淘汰：由Redis自动进行，当Redis内存大于我们设定的max-memory时，自动触发淘汰机制，淘汰掉一些不重要的数据（可以自己设置策略方式）
超时剔除：给Redis设置过期时间TTL，Redis会将超时的数据进行删除，方便我们继续使用缓存
主动更新：手动调用方法把缓存删除掉，通常用于解决缓存和数据库不一致问题
前两种方式缓存与数据库的一致性不好，第三种也不能完全保证。
业务场景选择
低一致性需求：使用内存淘汰机制，最多加个超时剔除（很长一段时间都不需要更新的）
高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
3. 主动更新策略
难点在于：解决数据库和缓存的不一致问题
Cache Aside Pattern 人工编码方式：缓存调用者同时更新数据库和缓存（实际是先更新数据库，再更新缓存），也称之为双写方案
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。但是维护这样一个服务很复杂，市面上也不容易找到这样的一个现成的服务，开发成本高
Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，其他线程去异步处理数据库，最终实现一致性。但是维护这样的一个异步的任务很复杂，需要实时监控缓存中的数据更新，其他线程去异步更新数据库也可能不太及时，而且缓存服务器如果宕机，那么缓存的数据也就丢失了
4. Cache Aside Pattern
4.1 删除缓存还是更新缓存？
更新缓存：每次更新数据库都需要更新缓存，无效写操作较多（更新了但没有查询，造成浪费）
删除缓存：更新数据库时让缓存失效，再次查询时更新缓存
4.2 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同一个事务
分布式系统：利用TCC等分布式事务方案
4.3 先更新缓存还是先更新数据库？
关键在于：线程安全问题
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先删除缓存，再操作数据库
删除缓存的操作很快，但是更新数据库的操作相对较慢。如果此时有一个线程2刚好进来查询缓存，由于我们刚刚才删除缓存，所以线程2需要查询数据库，并写入缓存，但是我们更新数据库的操作还未完成，所以线程2查询到的数据是脏数据，出现线程安全问题。
假设更新前缓存和数据库中的值为10，要将其更新为20。
左侧正常情况：最终数据库和缓存保持一致，都为20
右侧异常情况：缓存为10，数据库为20，不一致
由于删除缓存的操作很快，但是更新数据库的操作相对较慢。并且线程2是查询和写缓存操作，速度也较快。这种异常情况发生的概率还是很高的。
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先操作数据库，再删除缓存
线程1在查询缓存的时候，缓存TTL刚好失效，需要查询数据库并写入缓存，这个操作耗时相对较短（相比较于上图来说），但是就在这么短的时间内，线程2进来了，更新数据库，删除缓存，但是线程1虽然查询完了数据（更新前的旧数据），但是还没来得及写入缓存，所以线程2的更新数据库与删除缓存，并没有影响到线程1的查询旧数据，写入缓存，造成线程安全问题。
假设更新前缓存和数据库中的值为10，要将其更新为20。
左侧正常情况：最终数据库和缓存保持一致，都为20
右侧异常情况：缓存为10，数据库为20，不一致
这种异常情况发生概率不高，因为需要线程1查询时，缓存恰好失效（这样才能查不到缓存去查数据库），而查到数据库后写缓存的速度非常快，微秒级别。同时在这个微秒级别中，有线程2来更新数据库，而更新数据库很慢。可能性很低。
所以先更新数据库，再删除缓存更安全。就算发生这种情况，可以加一个超时剔除
总结：
在高一致性需求下：主动更新，以超时剔除作为兜底方案
读操作（查询）：
缓存命中则直接返回
缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
写操作（更新）：
先写数据库，然后再删除缓存
要确保数据库与缓存操作的原子性
三、缓存三大热点问题
1. 缓存穿透
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，这样缓存永远都不会生效（只有数据库查到了，才会让redis缓存），会频繁的去访问数据库。
当我们客户端访问不存在的数据时，会先请求redis，但是此时redis中也没有数据，就会直接访问数据库，但是数据库里也没有数据，也就是说这个数据穿透了缓存，直击数据库。
但是数据库能承载的并发不如redis这么高，所以如果大量的请求同时都来访问这个不存在的数据，那么这些请求就会访问到数据库，搞垮数据库。
常见的结局方案有两种
1. 缓存空对象：从数据库返回一个null到缓存
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
简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库里不存在，我们也把这个数据存到redis中去（额外的内存消耗），这样下次用户过来访问这个不存在的数据时，redis缓存中也能找到这个数据，不用去查数据库，但也会导致可能缓存了很多空对象（垃圾）。解决方法是给空对象加一个比较短的TTL，但又存在短期不一致。
可能造成的短期的不一致是指在空对象的存活期间，我们更新了数据库，把这个空对象变成了正常的可以访问的数据，但由于空对象的TTL还没过，所以当用户来查询的时候，查询到的还是空对象，等TTL过了之后，才能访问到正确的数据。不过这种情况很少见，可以通过设置合理的较短的TTL来规避，可以接受。或在数据库更新后，主动插入缓存实现覆盖。
2. 布隆过滤：在客户端和redis中间添加布隆过滤器，判断数据是否存在
优点：内存占用少，没有多余的key
缺点：实现复杂（不过redis中提供了map简化），可能存在误判（哈希冲突）
布隆过滤器采用的是哈希思想，通过一个庞大的二进制数组，根据哈希思想去判断当前这个要查询的数据是否存在。判断数据是否存在并不是真的将数据存在布隆过滤器中，而是将数据库的数据基于某种哈希算法计算出哈希值，将哈希值转为二进制位，保存到布隆过滤器中。判断数据是否存在即判断对应位置是0还是1。
如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库里一定会存在这个数据，从数据库中查询到数据之后，再将其放到redis中。如果布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。
这种思想的优点在于节约内存空间，但存在与否是一种概率统计，并不是百分百准确的，所以会造成误判，原因在于：布隆过滤器使用的是哈希思想，只要是哈希思想，都可能存在哈希冲突。不存在是真的不存在，存在却并不一定真的存在，仍然存在一定的缓存穿透风险。
3. 还可以增加查询字段的复杂度，避免被猜到规律（雪花算法）
4. 做好数据的格式验证
5. 做好热点参数的限流
6. 加强用户权限校验
2. 缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时间段，大量缓存的key同时失效，或者Redis服务宕机（可以认为是所有key失效），导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
常见的解决方法：
给不同的Key的TTL添加随机值，让其在不同时间段分批失效
利用Redis集群提高服务的可用性（redis宕机：使用一个或者多个哨兵(Sentinel)实例组成的系统，对redis节点进行监控，在主节点出现故障的情况下，能将从节点中的一个升级为主节点，进行故障转义，保证系统的可用性。 ）
给缓存业务添加降级限流策略：事先做容错处理，服务降级（快速失败），牺牲部分服务，保证数据库的健康
给业务添加多级缓存（浏览器访问静态资源时，优先读取浏览器本地缓存；访问非静态资源（ajax查询数据）时，访问服务端；请求到达Nginx后，优先读取Nginx本地缓存；如果Nginx本地缓存未命中，则去直接查询Redis（不经过Tomcat）；如果Redis查询未命中，则查询Tomcat；请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存；如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库）
3. 缓存击穿
缓存击穿也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，那么无数请求访问就会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
例如：一件秒杀中的商品的key突然失效了，大家都在疯狂抢购，那么这个瞬间就会有无数的请求访问去直接抵达数据库，从而造成缓存击穿。
假设线程1在查询缓存之后未命中，本来应该去查询数据库，重建缓存数据，完成这些之后，其他线程也就能从缓存中加载这些数据了。但是在线程1还未执行完毕时（缓存重建复杂，耗时长），又进来了线程2、3、4同时来访问当前方法，那么这些线程都不能从缓存中查询到数据，那么他们就会在同一时刻访问数据库，执行SQL语句查询，对数据库访问压力过大。
常见的解决方案有两种
1. 互斥锁
利用锁的互斥性，假设线程过来，只能一个人一个人的访问数据库，从而避免对数据库频繁访问产生过大压力，但这也会影响查询的性能，将查询的性能从并行变成了串行，造成了等待。可以采用tryLock方法+double check来解决这个问题。
线程1在操作的时候，拿着锁把房门锁上了，那么线程2、3、4就不能都进来操作数据库，只有1操作完了，把房门打开了，此时缓存数据也重建好了，线程2、3、4直接从redis中就可以查询到数据。
2. 逻辑过期
之所以会出现缓存击穿问题，是因为我们对key设置了TTL。如果我们不设置TTL，那么这个key就不会过期，就不会在redis中未命中，不会重建，也就不会有缓存击穿问题。但是不设置TTL，数据又会一直占用我们的内存，所以我们可以采用逻辑过期方案（不是真的过期失效，只是需要更新）。
即在redis的value中，设置一个键值对（expire），作为逻辑上的过期时间（不是TTL）。因为没有设置TTL，所以这个key永不过期。可以在热点过去后再移除。这个过期时间并不会直接作用于Redis，而是我们后续通过逻辑去处理。如果逻辑上过期了，说明这个key比较旧了，可能需要更新，进行缓存重建。
假设线程1去查询缓存，从value中判断当前数据已经过期，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞。线程1开启一个新线程（线程2）去进行重建缓存数据的逻辑，直到线程2完成重建之后，才会释放锁，而线程1直接进行返回。假设现在线程3过来访问，由于线程2拿着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据（但只能返回旧数据，牺牲了数据一致性，换取性能上的提高），只有等待线程2重建缓存数据之后，其他线程才能返回正确的数据（线程4）。
这种方案巧妙在于，异步构建缓存数据，缺点是在重建完缓存数据之前，返回的都是脏数据。
互斥锁：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，只是加了一把锁而已，也没有其他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗。缺点在于有锁的情况，就可能死锁，所以只能串行执行，性能会受到影响
逻辑过期：线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构缓存数据，但是在重构数据完成之前，其他线程只能返回脏数据，且实现起来比较麻烦
互斥锁选择了一致性，逻辑过期选择了可用性。
