緩存一致性

????當(dāng)數(shù)據(jù)實時性要求很高時，需要保證緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一致，緩存節(jié)點與副本中的數(shù)據(jù)一致，不能出現(xiàn)差異現(xiàn)象，這就比較依賴緩存的過期和更新策略了。一般會在數(shù)據(jù)發(fā)生更改的時候，主動跟新緩存中的數(shù)據(jù)或者移除對應(yīng)的緩存，這時可能會出現(xiàn)緩存一致性的問題。

? ? 現(xiàn)象一：更新數(shù)據(jù)庫成功，更新緩存失敗，數(shù)據(jù)不一致。

? ? 現(xiàn)象二：更新緩存成功，更新數(shù)據(jù)庫失敗，數(shù)據(jù)不一致。

? ? 現(xiàn)象三：更新數(shù)據(jù)庫成功，淘汰緩存失敗，數(shù)據(jù)不一致。

? ? 現(xiàn)象四：淘汰緩存成功，更新數(shù)據(jù)庫失敗，查詢緩存miss。

緩存并發(fā)問題

? ? 緩存過期后將嘗試從后端的數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，這時一個看似合理的流程，但是在高并發(fā)場景下，有可能有多個請求從數(shù)據(jù)庫中請求數(shù)據(jù)，對后端數(shù)據(jù)庫造成極大的沖擊，甚至導(dǎo)致雪崩現(xiàn)象。此外當(dāng)某個緩存的Key被更新時，同時也可能被大量請求獲取，這也會導(dǎo)致一致性的問題。如何避免類似的問題？可以通過鎖的機制來避免。在緩存更新或更新的情況下，先嘗試獲取鎖，當(dāng)更新或者從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)完成后，在釋放鎖。其他請求只要犧牲一定的等待時間就可以從緩存中繼續(xù)獲取數(shù)據(jù)。

緩存穿透問題

? ? 在高并發(fā)場景下，如果某個Key被高并發(fā)訪問，沒有被命中，出于對容錯性的考慮，會嘗試從后端數(shù)據(jù)庫中獲取，從而導(dǎo)致大量的請求達(dá)到數(shù)據(jù)庫，而該Key對應(yīng)的數(shù)據(jù)本身就是空的情況下，就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)庫中并發(fā)的去執(zhí)行了很多不必要的查詢操作，從而導(dǎo)致了巨大的沖擊和壓力。這種情況下可以通過以下幾種方式來避免緩存穿透問題：

緩存空對象：對查詢結(jié)果為空的對象，也進(jìn)行緩存，如果是集合的話，可以緩存一個空集合

單獨過濾處理：對所有可能數(shù)據(jù)為空的Key，進(jìn)行統(tǒng)一的存放。在請求前做攔截，這樣避免請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫。這種方式實現(xiàn)起來相對復(fù)雜。比較適合命中不高但是更新頻繁的數(shù)據(jù)

緩存的雪崩現(xiàn)象?

請求都到后臺數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java高并发（二十一）高并发场景下缓存常见问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。