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缓存失效：
引起这个原因的主要因素是高并发下，我们一般设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置5分钟啊，10分钟这些；并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间在同一时刻，这个时候就可能引发——当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。
处理方法：
一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，不要所以缓存时间长度都设置成5分钟或者10分钟；比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
缓存失效时产生的雪崩效应，将所有请求全部放在数据库上，这样很容易就达到数据库的瓶颈，导致服务无法正常提供。尽量避免这种场景的发生。
缓存穿透：
出现场景：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
当在流量较大时，出现这样的情况，一直请求DB，很容易导致服务挂掉。
处理方法：
方法1.在封装的缓存SET和GET部分增加个步骤，如果查询一个KEY不存在，就已这个KEY为前缀设定一个标识KEY；以后再查询该KEY的时候，先查询标识KEY，如果标识KEY存在，就返回一个协定好的非false或者NULL值，然后APP做相应的处理，这样缓存层就不会被穿透。当然这个验证KEY的失效时间不能太长。
方法2.如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，一般只有几分钟。
方法3.采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
缓存并发：
出现场景：当网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。
处理方法：对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。
个人认为，当缓存将要失效时，及时地把新的数据刷到缓存里，这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法。 那么如何及时地知道缓存将要失效？
解决这个问题有几种思路：
比如一个key是testKey，失效时间是30s
1.定期从DB里查询数据，再刷到缓存里
缺点：有些业务的key可能是变化的，不确定的。而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的，难以区分冷热数据
2.当缓存取到为null时，加锁去查询DB，只允许一个线程去查询DB
缺点：这种方式不太靠谱，不多讨论。 而且如果是多个web服务器的话，还是有可能有并发的操作
3.在向缓存写入value时，同时写入当前机器在时间作为过期时间
当get得到数据时，如果当前时间 – 过期时间 > 5s，则后台启动一个任务去查询DB，更新缓存
当然，这里的后台任务必须保证同一个key，只有一个线程在执行查询DB的任务，不然这个还是高并发查询DB
缺点：是要把过期时间和value合在一起序列化，取出数据后，还要反序列化。 很不方便
网上大部分文章提到的全都是前面两种方式，有少数文章提到第3种方式。 下面提出一种基于两个key的方法：
4.两个key，一个key用来存放数据，另一个用来标记失效时间
比如key是testKey，设置失效时间为30s，则另一个key为expire_testKey，失效时间为25s。用multiget，同时取出testKey和expire_testKey，如果expire_testKey的为null，则后台启动一个任务加锁去查询DB，更新缓存。集群式的部署的，如何实现只允许一个任务执行，用到memcached的add命令,或redis的setnx命令。设置expire_testKey超时过间为3s，防止后台任务失败或者阻塞。
缺点：内存翻倍，而且程序上要维护2个key。
5.两个key,时间存到value里，结合add/setnx来保证原子性更新缓存
最近重新思考了下这个问题。 发现第4种两个key的办法比较耗memcached的内存，因为key数翻倍了。 结合第3种方式，重新设计了下，思路如下。
仍然使用2个key方案，但是expire_testKey相当于锁。只允许add/setnx成功的线程去更新数据。更新成功后把expire_testKey进行删除。由于这个expire_testKey存在时间较短，不会占用太多缓存内存。
优点：节省内存，数据是自然冷热适应的，不用担心集群带来并发风险
总结：
我个人是倾向于第5种方式的，因为很简单，直观。 比第4种方式要节省内存，而且不用mget，在使用memcached集群时不用担心出麻烦事
这种两个key的方式，还有一个好处，就是数据是自然冷热适应的。 如果是冷数据，30秒都没有人访问，那么数据会过期
如果是热门数据，一直有大流量访问，那么数据就是一直热的，而且数据一直不会过期