在设计和开发高可用系统时，缓存是一个非常重要的考虑因素。缓存一些频繁访问的数据非常有用，这样可以快速访问它们，而且缓存还可以保护下游系统（如数据库）免受过于频繁的访问。
为了在大型系统中提供更好的缓存设计，可能需要首先考虑一些问题。在这篇文章中，我们将讨论一些经常被讨论的缓存问题和缓解计划。
缓存穿透
缓存穿透是指要搜索的数据在数据库中不存在，并且返回的空结果集也没有被缓存，因此每次搜索该键都会最终访问数据库。如果黑客试图通过使用此类键发起大量搜索来发起一些攻击，则底层数据库层将被过于频繁地访问，并可能最终被击垮。
在这种情况下，有一些缓解计划。
- 如果数据库中没有该键的数据，只需返回一个空结果并将其缓存一小段时间（不要设置过长的过期时间）
- 使用 Bloom filter。Bloom filter 类似于 hbase set，可用于检查数据集中是否存在某个键。如果该键存在，则转到缓存层或数据库层；如果该键在数据集中不存在，则直接返回。
如果搜索的键具有较高的重复率，则可以采用第一种解决方案。否则，如果搜索的键具有较低的重复率并且搜索的键太多，则可以采用第二种解决方案来首先过滤掉大多数键。
缓存击穿
缓存击穿是指缓存的数据过期，同时对过期数据进行大量搜索，这突然导致搜索直接访问数据库，并大大增加了数据库层的负载。
这会在高并发环境中发生。通常在这种情况下，需要在搜索的键上加锁，以便当某个线程尝试搜索该键并更新缓存时，其他线程需要等待。缓存更新并释放锁后，其他线程将能够读取新缓存的数据。
另一种可行的方法是通过工作线程异步更新缓存的数据，以便热数据永远不会过期。
缓存雪崩
缓存雪崩是指大量缓存数据同时过期或缓存服务关闭，突然之间，所有对这些数据的搜索都将访问数据库，从而导致数据库层的高负载并影响性能。
为了缓解这个问题，可以采用一些方法。
- 使用集群以确保在任何时间点都有一些缓存服务器实例在运行。如果使用 Redis，则可以拥有 redis 集群。
- 可以配置一些其他方法，如 hystrix 断路器和速率限制，以便底层系统仍然可以服务流量并避免高负载
- 可以调整不同键的过期时间，以便它们不会同时过期。
所有缓解方法都需要根据实际用例和系统设计要求来实现。
