缓存设计可谓老生常谈了，早些时候都是采用memcache，现在大家更多倾向使用redis，除了知晓常用的数据存储类型，结合业务场景有针对性选择，好像其他也没有什么大的难点。

工程中引入Redis Client二方包，初始化一个Bean实例RedisTemplate ，一切搞定，so easy。

如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？

早期的缓存用于加速CPU数据交换的RAM。随着互联网的快速发展，缓存的应用更加宽泛，用于数据高速交换的存储介质都称之为缓存。

使用缓存时，我们要关注哪些指标？缓存有哪些应用模式？以及缓存设计时有哪些Tip技巧？一图胜千言，如下：

缓存在使用过程不可避免会遇到一些问题，对于高频的问题我们大概归为了7类。具体内容下面我们一一道来

当业务系统查询数据时，首先会查询缓存，如果缓存中数据不存在，然后查询DB再将数据预热到Cache中，并返回。缓存的性能比 DB 高 50~100 倍以上。

很多业务场景，如：秒杀商品、微博热搜排行、或者一些活动数据，都是通过跑任务方式，将DB数据批量、集中预热到缓存中，缓存数据有着近乎相同的过期时间。

当过这批数据过期时，会一起过期，此时，对这批数据的所有请求，都会出现缓存失效，从而将压力转嫁到DB，DB的请求量激增，压力变大，响应开始变慢。

那么有没有解呢？

当然有了。

我们可以从缓存的过期时间入口，将原来的固定过期时间，调整为过期时间=基础时间+随机时间，让缓存慢慢过期，避免瞬间全部过期，对DB产生过大压力。

不是所有的请求都能查到数据，不论是从缓存中还是DB中。

假如黑客攻击了一个论坛，用了一堆肉鸡访问一个不存的帖子id。按照常规思路，每次都会先查缓存，缓存中没有，接着又查DB，同样也没有，此时不会预热到Cache中，导致每次查询，都会cache miss。

由于DB的吞吐性能较差，会严重影响系统的性能，甚至影响正常用户的访问。

解决方案：

缓存雪崩是指部分缓存节点不可用，进而导致整个缓存体系甚至服务系统不可用的情况。

分布式缓存设计一般选择一致性Hash，当有部分节点异常时，采用 rehash 策略，即把异常节点请求平均分散到其他缓存节点。但是，当较大的流量洪峰到来时，如果大流量 key 比较集中，正好在某 1～2 个缓存节点，很容易将这些缓存节点的内存、网卡过载，缓存节点异常 Crash，然后这些异常节点下线，这些大流量 key 请求又被 rehash 到其他缓存节点，进而导致其他缓存节点也被过载 Crash，缓存异常持续扩散，最终导致整个缓存体系异常，无法对外提供服务。

解决方案：

对于突发事件，大量用户同时去访问热点信息，这个突发热点信息所在的缓存节点就很容易出现过载和卡顿现象，甚至 Crash，我们称之为缓存热点。

这个在新浪微博经常遇到，某大V明星出轨、结婚、离婚，瞬间引发数百千万的吃瓜群众围观，访问同一个key，流量集中打在一个缓存节点机器，很容易打爆网卡、带宽、CPU的上限，最终导致缓存不可用。

解决方案：

首先能先找到这个热key来，比如通过Spark实时流分析，及时发现新的热点key。

将集中化流量打散，避免一个缓存节点过载。由于只有一个key，我们可以在key的后面拼上有序编号，比如key#01、key#02。。。key#10多个副本，这些加工后的key位于多个缓存节点上。

每次请求时，客户端随机访问一个即可

当访问缓存时，如果key对应的value过大，读写、加载很容易超时，容易引发网络拥堵。另外缓存的字段较多时，每个字段的变更都会引发缓存数据的变更，频繁的读写，导致慢查询。如果大key过期被缓存淘汰失效，预热数据要花费较多的时间，也会导致慢查询。

所以我们在设计缓存的时候，要注意缓存的粒度，既不能过大，如果过大很容易导致网络拥堵；也不能过小，如果太小，查询频率会很高，每次请求都要查询多次。

解决方案：

缓存是用来加速的，一般不会持久化储存。所以，一份数据通常会存在DB和缓存中，由此会带来一个问题，如何保证这两者的数据一致性。另外，缓存热点问题会引入多个副本备份，也可能会发生不一致现象。

解决方案：

互联网系统典型的特点就是流量大，一旦缓存中的数据过期、或因某些原因被删除等，导致缓存中的数据为空，大量的并发线程请求（查询同一个key）就会一起并发查询数据库，数据库的压力陡然增加。

如果请求量非常大，全部压在数据库，可能把数据库压垮，进而导致整个系统的服务不可用。

解决方案：

缓存设计时，有很多技巧，优化手段也是千变万化，但是我们要抓住核心要素。那就是，让访问尽量命中缓存，同时保持数据的一致性。