什么是缓存

缓存是数据交换的缓冲区，某一硬件读取数据时总是先从缓存中查询，不存在时去内存找，内存找不到再去外存中查找。

功能

实现高性能和高并发（服务器）

操作系统磁盘缓存——减少磁盘机械操作

数据库缓存——减少文件系统的IO次数

应用程序缓存——减少对数据库的查询

Web服务器缓存——减少应用服务器请求

客户端浏览器请求——减少对网站的访问

只要用到缓存，就存在缓存和数据库双存储双写的一致性问题。

解决方案：

1）读写串行化：读的时候先读缓存，没有就读数据库，然后取出放入缓存中，同时返回响应；写的时候先更新数据库，然后删除缓存。（思考不删除缓存，直接更新缓存行不行？）

缓存中大批量热点数据过期后涌入大量查询请求，此时缓存服务器失效，或者是缓存服务器宕机，请求渗透到数据库层，引起数据库压力造成查询堵塞或宕机。

事前：redis高可用，主从+哨兵，redis cluster避免全盘崩溃

事后：redis持久化，一旦重启自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据

解决方案：
系统A接收到请求后，先查本地cache，没查到再去检查redis，redis中也没有再去查数据库，将数据库的结果写入到cache和redis中。限流组件可以设置每秒的请求有多少通过组件，未通过的请求返回一个默认值或友情提醒。

对于系统A，假设每秒5000个请求，其中4000个是黑客发出的恶意攻击。而这4000个请求在缓存中找不到，数据库中也找不到，会直接增加数据库的压力。

解决方案：
1）使用bloom filter，检查key是否存在，如果不存在直接拒绝掉，可能存在的再发送到后面的redis。缺陷是布隆过滤器后期维护比较麻烦，数据只能新增不能删除并且初始化时需要导入缓存的全盘数据；
2）多级缓存，本地缓存再来一层

对于一个热点key，在缓存失效的一瞬间有5000个请求同时访问就会击穿缓存直接访问数据库。

解决方案：1）将热点数据设置为永远不过期；2）基于redis实现互斥锁，等第一个请求构建完缓存后再释放锁，进而其他请求才能通过key访问数据。