一、缓存更新
一般来说缓存的更新有两种情况:
先删除缓存，再更新数据库。
先更新数据库，再删除缓存。 这两种情况在业界，大家对其都有自己的看法。具体怎么使用还得看各自的取舍。当然肯定会有人问为什么要删除缓存呢？而不是更新缓存呢？你可以想想当有多个并发的请求更新数据，你并不能保证更新数据库的顺序和更新缓存的顺序一致，那就会出现数据库中和缓存中数据不一致的情况。所以一般来说考虑删除缓存。
1.1先删除缓存，再更新数据库
对于一个更新操作简单来说，就是先去各级缓存进行删除，然后更新数据库。这个操作有一个比较大的问题，在对缓存删除完之后，有一个读请求，这个时候由于缓存被删除所以直接会读库，读操作的数据是老的并且会被加载进入缓存当中，后续读请求全部访问的老数据。
如何优雅的设计和使用缓存？
对缓存的操作不论成功失败都不能阻塞我们对数据库的操作，那么很多时候删除缓存可以用异步的操作，但是先删除缓存不能很好的适用于这个场景。
先删除缓存也有一个好处是，如果对数据库操作失败了，那么由于先删除的缓存，最多只是造成Cache Miss。
1.2先更新数据库，再删除缓存(推荐)
如果我们使用更新数据库，再删除缓存就能避免上面的问题。但是同样的引入了新的问题,试想一下有一个数据此时是没有缓存的，所以查询请求会直接落库，更新操作在查询请求之后，但是更新操作删除数据库操作在查询完之后回填缓存之前，就会导致我们缓存中和数据库出现缓存不一致。
为什么我们这种情况有问题，很多公司包括Facebook还会选择呢？因为要触发这个条件比较苛刻。
1、首先需要数据不在缓存中。
2、其次查询操作需要在更新操作先到达数据库。
3、最后查询操作的回填比更新操作的删除后触发，这个条件基本很难出现，因为更新操作的本来在查询操作之后，一般来说更新操作比查询操作稍慢。但是更新操作的删除却在查询操作之后，所以这个情况比较少出现。
对比上面1.1的问题来说这种问题的概率很低，况且我们有超时机制保底所以基本能满足我们的需求。如果真的需要追求完美，可以使用二阶段提交，但是其成本和收益一般来说不成正比。
当然还有个问题是如果我们删除失败了，缓存的数据就会和数据库的数据不一致，那么我们就只能靠过期超时来进行兜底。对此我们可以进行优化，如果删除失败的话 我们不能影响主流程那么我们可以将其放入队列后续进行异步删除。
二、缓存挖坑三剑客
大家一听到缓存有哪些注意事项，肯定首先想到的是缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩这三个挖坑的小能手，这里简单介绍一下他们具体是什么以及应对的方法。
2.1缓存穿透
缓存穿透是指查询的数据在数据库是没有的，那么在缓存中自然也没有，所以，在缓存中查不到就会去数据库取查询，这样的请求一多，那么我们的数据库的压力自然会增大。
为了避免这个问题，可以采取下面两个手段:
1、约定：对于返回为NULL的依然缓存，对于抛出异常的返回不进行缓存。注意不要把抛异常的也给缓存了。采用这种手段的会增加我们缓存的维护成本，需要在插入缓存的时候删除这个空缓存，当然我们可以通过设置较短的超时时间来解决这个问题。
2. 制定一些规则过滤一些不可能存在的数据，小数据用BitMap，大数据可以用布隆过滤器，比如你的订单ID 明显是在一个范围1-1000，如果不是1-1000之内的数据那其实可以直接给过滤掉。
把所有数据库中不可能存在的数据hash到一张大的bitmap中，如果key在数据库中不存在，将会被bitmap拦截。
2.2缓存击穿
（机热）
对于某些key设置了过期时间，但是其是热点数据，如果某个key失效，可能大量的请求打过来，缓存未命中，然后去数据库访问，此时数据库访问量会急剧增加。
为了避免这个问题，我们可以采取下面的两个手段:
1、加分布式锁：加载数据的时候可以利用分布式锁锁住这个数据的Key，在Redis中直接使用setNX操作即可，对于获取到这个锁的线程，查询数据库更新缓存，其他线程采取重试策略，这样数据库不会同时受到很多线程访问同一条数据。
集群环境的redis的代码如下所示:
- String get(String key) {
- String value = redis.get(key);
- if (value == null) {
- if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {
- // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
- redis.expire(key_mutex, 3 * 60)
- value = db.get(key);
- redis.set(key, value);
- redis.delete(key_mutex);
- } else {
- //其他线程休息50毫秒后重试
- Thread.sleep(50);
- get(key);
- }
- }
- }
优点:
思路简单
保证一致性
缺点
代码复杂度增大
存在死锁的风险
2、异步加载：由于缓存击穿是热点数据才会出现的问题，可以对这部分热点数据采取到期自动刷新的策略，而不是到期自动淘汰。淘汰其实也是为了数据的时效性，所以采用自动刷新也可以。
构建缓存采取异步策略，会从线程池中取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout，当timeout小于System.currentTimeMillis()时，则进行缓存更新，否则直接返回value值。
集群环境的redis代码如下所示:
- String get(final String key) {
- V v = redis.get(key);
- String value = v.getValue();
- long timeout = v.getTimeout();
- if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {
- // 异步更新后台异常执行
- threadPool.execute(new Runnable() {
- public void run() {
- String keyMutex = "mutex:" + key;
- if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {
- // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
- redis.expire(keyMutex, 3 * 60);
- String dbValue = db.get(key);
- redis.set(key, dbValue);
- redis.delete(keyMutex);
- }
- }
- });
- }
- return value;
- }
优点:
性价最佳，用户无需等待
缺点
无法保证缓存一致性
3、永远不过期
不设置过期时间。
把过期时间设到value里，如果快要过期了，通过一个后台异步线程进行缓存的构建，也就是逻辑过期。
2.3缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存不可用或者大量缓存由于超时时间相同在同一时间段失效，大量请求直接访问数据库，数据库压力过大导致系统雪崩。
为了避免这个问题，我们采取下面的手段:
1、增加缓存系统可用性，通过监控关注缓存的健康程度，根据业务量适当的扩容缓存。
2、采用多级缓存，不同级别缓存设置的超时时间不同，及时某个级别缓存都过期，也有其他级别缓存兜底。
3、缓存的过期时间可以取个随机值，比如以前是设置10分钟的超时时间，那每个Key都可以随机8-13分钟过期，尽量让不同Key的过期时间不同。
三、缓存污染
缓存污染一般出现在我们使用本地缓存中，可以想象，在本地缓存中如果你获得了缓存，但是你接下来修改了这个数据，但是这个数据并没有更新在数据库，这样就造成了缓存污染:
上面的代码就造成了缓存污染，通过id获取Customer，但是需求需要修改Customer的名字，所以开发人员直接在取出来的对象中直接修改，这个Customer对象就会被污染，其他线程取出这个数据就是错误的数据。要想避免这个问题需要开发人员从编码上注意，并且代码必须经过严格的review，以及全方位的回归测试，才能从一定程度上解决这个问题。
四、缓存预热
缓存预热这个应该是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解，缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！
解决思路：
1、直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下；
2、数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
3、定时刷新缓存；
五、缓存降级
服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级执行不同的处理。
根据服务方式：可以拒接服务，可以延迟服务，也有时候可以随机服务。
根据服务范围：可以砍掉某个功能，也可以砍掉某些模块。总之服务降级需要根据不同的业务需求采用不同的降级策略。主要的目的就是服务虽然有损但是总比没有好。
降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。
在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级。
转自：https://uule.iteye.com/blog/2429731