缓存中的这7个坑,把我坑惨了!!!
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发布时间：2024-10-17 22:03
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热心网友
时间：2024-12-02 03:24
### 缓存穿透
**问题**：当缓存中没有数据时，每次请求都会导致数据库查询，即使数据库中也没有该数据，这使得缓存毫无意义。
**解决方案**：
1. **校验参数**：对请求参数进行校验，如用户ID，如果发现不符合规则的参数，则直接拦截请求，避免不必要的数据库查询。
2. **使用布隆过滤器**：将数据库中的数据放入内存的布隆过滤器中，快速判断数据存在性。对于大量数据，使用分片或限流策略减少内存使用。
3. **缓存空值**：即使数据不存在，也将其存入缓存中，使用空值作为标记。这样后续请求可以快速返回，避免再次查询数据库。
### 缓存击穿
**问题**：当热点数据过期时，大量请求同时访问数据库，导致数据库压力过大。
**解决方案**：
1. **加锁**：在数据库层加锁，*同一时间点只有一个请求访问特定数据。
2. **自动续期**：使用定时任务或作业（Job）自动更新缓存，确保缓存的有效性。
3. **永久有效**：对于热点数据，设置永久有效或较长的过期时间，减少缓存失效的频率。
### 缓存雪崩
**问题**：多个热点数据同时失效，导致大量请求直接访问数据库。
**解决方案**：
1. **过期时间随机化**：为缓存设置随机过期时间，减少并发请求同时失效的可能性。
2. **高可用架构**：采用哨兵模式或集群模式的Redis，确保缓存服务的高可用性。
3. **服务降级**：在缓存故障时，提供默认数据，减少对数据库的访问压力。
### 数据不一致
**问题**：数据库和缓存的双写操作可能导致数据一致性问题。
**解决方案**：
1. **先写数据库，再写缓存**：避免缓存中的“脏数据”，但在高并发环境下可能引入数据不一致问题。
2. **并发控制**：在写操作中使用事务或锁机制，确保数据一致性，但需注意性能和死锁问题。
3. **异步更新**：使用消息队列或异步任务进行缓存更新，减少并发冲突。
### 大key问题
**问题**：单个缓存项的值过大，占用大量内存资源。
**解决方案**：
1. **字段瘦身**：只保存必要的字段，减少数据量。
2. **数据压缩**：使用压缩算法减少数据存储大小，如GZip。
### 热key问题
**问题**：部分数据请求集中，导致特定节点压力过大。
**解决方案**：
1. **拆分key**：将热点数据分散存储，均衡负载。
2. **增加本地缓存**：使用本地缓存缓解热点数据的压力，但需注意数据一致性问题。
### 命中率问题
**问题**：缓存命中率低，频繁访问数据库。
**解决方案**：
1. **缓存预热**：启动前预先填充缓存，提高初始命中率。
2. **调整过期时间**：合理设置缓存过期时间，避免过早淘汰数据。
3. **增加缓存内存**：确保缓存有足够的内存空间，减少淘汰策略的影响。
通过上述策略的实施，可以有效避免常见的缓存问题，提升系统的稳定性和性能。
