缓存技术的使用，是为了解决频繁访问数据存储所带来的底层数据查询延迟问题，可以提升用户对数据的访问速度。一般我们将缓存分为进程级别的缓存与分布式缓存，其中进程级别的缓存是指在服务器应用内部的缓存，是通过Map、List等来实现存储的；分布式缓存则是指将缓存数据单独存放在分布式系统中，可以方便的实现缓存的统一管理和存储。一般采用分布式缓存技术Ehcache、Redis和Memcached等。

什么是分布式缓存？

当我们需要频繁去访问一些基本数据的时候，例如字典信息、配置信息等数据的时候，为了加快系统的响应速度，往往会将一些数据缓存到内存中，这样的话用户在访问的时候就可以实现快速数据读取，而不需要去频繁的查询数据库，带来不必要的资源消耗。如下图所示

在用户有写请求的时候先去更新数据库的内容，然后将更新之后的数据放入到缓存中，在用户进行读请求的时候先去缓存中进行查找，如果找到了对应的数据，那么就会返回给用户，如果没有找到数据则从数据库中进行查找。

而分布式缓存是相对于传统的基于进程内的缓存而言的，对于传统的单点Web系统一般使用进程内部的缓存就可以实现缓存服务了。但是对于一个分布式系统而言则需要通过如下的方式来实现缓存，这样在其中一个服务器节点出现故障的时候其他节点照样可以提供缓存操作。

分布式缓存设计所要解决的核心问题

在分布式缓存使用过程中会出现各种各样的问题。例如缓存雪崩、缓存穿透、缓存降级等等，那么这些问题在不同的应用场景下有不同的解决方案，下面我们就来看看常用的一些问题以及解决方案。

缓存预热

缓存预热是指用户请求数据前先将数据加载到缓存系统中，用户查询事先被预热的缓存数据，这样可以提升查询的效率。缓存预热的方式一般有系统启动时加载、定时加载等方式。

缓存更新

当我们在操作的时候数据发生了改变之后就会发生缓存更新的问题，那么在发生数据变化的时候如何去更新缓存，下面我们提供了四种缓存更新策略。

• 定时更新：定时将底层数据库中的数据更新到缓存中，这种方式实现起来比较简单，适用于一些对数据实时性要求不高，并且需要缓存的数据较少的情况。
• 过期更新：定时更新数据并且将数据的过期时间也进行更新
• 写请求更新：当用户在进行数据写入的时候先将数据写入到数据库中，然后更新缓存数据，这个适用于对缓存数据和数据库数据实时性一致性等要求较高的情况。
• 读请求更新：用户在读取数据的时候先判断缓存数据是否存在或过期，如果不存在或者是已过期，则进行底层数据查询并且将查询到的数据更新到缓存中，同时将查询到的结果反馈给用户

缓存淘汰策略

在缓存数据过多的时候需要使用某种淘汰算法来决定淘汰哪些数据。下面我们来看一下常用的淘汰算法

• FIFO（First In First Out）先进先出算法，判断存储时间，离当前时间越久的数据越有限被淘汰。
• LRU（Least Recently Used）最近最少使用算法，判断缓存最近被使用的时间，距离当前时间越远的数据优先被淘汰。
• LFU（Least Frequently Used）最不经常使用算法，在一段时间内被使用次数最少的数据缓存优先被淘汰。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时间内由于大量的缓存失效，导致大量原本应该从缓存中获取的数据失效，这些请求直接去数据库中进行请求，这将会对数据库服务器的CPU和内存等资源造成巨大的压力，严重的时候会导致数据库宕机，无法提供数据服务，最终导致系统崩溃。

• 请求加锁：对于并发量不是很多的应用，使用请求加锁进行排队操作来防止数据库请求访问过多的情况
• 失效更新：为每个缓存提供一个过期标识来标记是否过期，如果标记失效，那么就更新缓存。
• 设置不同的失效时间：为不同的数据设置不同的缓存失效时间，防止在同一时间内有大量的数据失效。

缓存穿透

缓存穿透是指由于用户请求数据在缓存中没有找到，这个数据穿透缓存操作直接到数据库中进行查询，然后在数据库中也没有发现对应的数据。这种请求过多的时候就会导致数据库过载，并且引发一系列的问题。常用的方式缓存穿透问题的方法有布隆过滤器和cache null策略。

• 布隆过滤器：指将所有可能存在的数据都映射到一个足够大的Bitmap中，在用户发起请求的时候首先经过布隆过滤器进行拦截，这样可以避免底层存储系统的查询压力
• cache null策略：如果一个查询结果返回的结果为null，可以不存在可能是由于数据故障，然后将这个null结果缓存到缓存中。但是设置的过期时间较短，在过期时间内使用会从缓存中获取数据，过期时间之外则查询数据库进行缓存更新操作。这样可以保证缓存数据更新操作。

缓存降级

缓存降级是指由于大量的访问请求进入，导致服务响应时间较长，首先需要选择保证核心业务的运行，减少非核心业务的资源使用，这个时候就需要对缓存也进行一定的降级操作。常见的缓存服务降级策略如下

• 写降级：在写请求增加的情况下，可以只进行缓存的更新，然后异步进行数据库的更新操作，最终可以保证数据的最终一致性即可，也就是将数据的写请求从数据库降级到了缓存中。
• 读降级：在数据库负载过高的时候，或者出现了数据库故障的时候 ，可以只对缓存中的数据进行读取反馈给用户，等待数据库正常之后再去查询数据库更新数据，也就是将服务的读请求从数据库降级到了缓存中。