本文出自：https://thinkinjava.cn
作者：莫那 鲁道
1. 什么是缓存雪崩？怎么解决？
一般而言，我们会利用缓存来缓冲对数据库的冲击，假如缓存无法正常工作，所有的请求便会直接发送至数据库，进而导致数据库崩溃，从而导致整个系统崩溃。
如何解决呢？
2 种策略（同时使用）：
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对缓存做高可用，防止缓存宕机
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使用断路器，如果缓存宕机，为了防止系统全部宕机，限制部分流量进入 DB，保证部分可用，其余的请求返回断路器的默认值。
2. 什么是缓存穿透？如何解决？
解释 1：缓存查询一个不存在的键，同时数据库也没有该键，如果黑客大量使用这种方式，将导致数据库宕机。
解决方案：我们可以采用一个默认值来避免，例如，当访问一个不存在的键时，然后再去查询数据库，如果仍然没有找到，则在缓存中放置一个占位符。下次请求到来时，检查该占位符，如果存在占位符，就不再查询数据库，以防止数据库宕机。
解释 2：大量请求查询一个刚刚失效的键，导致数据库压力倍增，可能会导致宕机，但实际上，这些请求都是查询相同的数据。
解决方案：可以在这些请求代码中添加双重检查锁。尽管这些请求的处理时间会变长，但总比数据库宕机要好。
3. 什么是缓存并发竞争？如何解决？
解释：多个客户端同时写入同一个键，如果顺序错乱，数据就会不正确。但我们无法控制写入的顺序。
解决方案：使用分布式锁，如 ZooKeeper，并加入数据的时间戳。在同一时刻，只有成功抢到锁的客户端才能进行写入操作，并且在写入时，需要比较当前数据的时间戳和缓存中数据的时间戳。
4. 什么是缓存与数据库双写不一致？如何解决？
解释：连续写入缓存和数据库，但在操作过程中发生并发操作，导致数据不一致。
通常情况下，更新缓存与数据库有以下几种顺序：
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先更新数据库，再更新缓存。
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先删除缓存，再更新数据库。
-
先更新数据库，再删除缓存。
对这三种方式的优劣进行分析：
先更新数据库，再更新缓存。
这种方式存在的问题是：当有两个请求同时更新数据时，如果没有使用分布式锁，则无法控制最终缓存中的值将是多少。即存在并发写入时的问题。
先删除缓存，再更新数据库。
这种方式存在的问题是：如果在删除缓存之后，有客户端读取数据，可能会读取到旧数据，并且有可能将旧数据设置回缓存，导致缓存中的数据一直是旧数据。
针对这个问题有两种解决方案：
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使用"双删"，即第一次删除后再次删除，将最后一步的删除操作设置为异步操作，以防止在客户端读取操作时设置了旧值。
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使用队列，在该键不存在时将其放入队列中，串行执行，必须等待数据库更新完成后才能读取数据。
总的来说，这些解决方案都比较麻烦。
先更新数据库，再删除缓存。
这是一种常用的方式，但很多人并不知道，这种方式称为Cache Aside Pattern，是由外国人发明的。如果先更新数据库再删除缓存，会出现在更新数据库之前可能会有一段时间数据不是最新的情况。
同时，如果在更新之前缓存正好失效，在写入客户端完成删除操作后又设置了旧值，这是一个非常巧合的情况。
有两个前提条件：缓存在写入之前失效，同时写入客户端删除操作结束后立即设置旧数据 - 即读取操作比写入慢。另外，某些写入操作可能会造成表锁定。
所以，这种情况很少发生，但如果发生了怎么办？使用"双删"！记录更新期间是否有客户端读取数据库，如果有，在数据库更新完成后执行延迟删除。
还有一种可能，如果在执行更新数据库之前准备执行删除缓存操作时服务挂了，导致删除操作失败怎么办？可以通过订阅数据库的binlog来进行删除操作。
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