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前言
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使用缓存可以缓解大流量压力，显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时，尤其是大并发情况下，经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案，以后在遇到这类问题时可以作为参考，在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
为了表述方便，本文以数据库查询缓存为例，使用缓存可以减小对数据库的压力。
缓存穿透
我们在使用缓存时，往往先尝试去缓存中取值，如果没有，再去数据库取值，如果数据库也没有值，则根据业务需求，返回空或者抛异常。
如果用户一直访问一个数据库不存在的数据，比如id为-1的数据，就会导致每次请求都会先去缓存查一次，然后再去数据库查一次，造成严重的性能问题。这种情况就叫缓存穿透。
解决方案
以下几种解决方案：
对请求参数做校验，比如用户鉴权校验，id做基础校验，id <= 0的直接拦截。
如果查询到数据库没有值，也将对应的key存进缓存中，value为null。这样下次查询就直接从缓存返回了。但这里的key的缓存时间应该比较短，比如30s。防止后面在数据库插入了这条数据，而用户获取不到。
使用布隆过滤器，判断一个key是否已经查过了，如果已经查过了，就不去数据库查询。
缓存击穿
缓存击穿指的是，一个key的访问量非常大，比如某秒杀活动，有1w/s的并发量。这个key在某一时刻过期，那这些大量的请求就会一瞬间到数据库，数据库可能会直接崩溃。
解决方案
缓存击穿的解决方案也有几种，可以配合使用：
对于热点数据，慎重考虑过期时间，确保热点期间key不会过期，甚至有些可以设置永不过期。
使用互斥锁（比如Java的多线程锁机制），第一个线程访问key的时候就锁住，等查询数据库返回后，把值插入到缓存后再释放锁，这样后面的请求就可以直接取缓存里面的数据了。
缓存雪崩
缓存雪崩指的是，在某一时刻，多个key失效。这样就会有大量的请求从缓存中获取不到值，全部到数据库。还有另一种情况，就是缓存服务器宕机，也算做缓存雪崩。
解决方案
针对上述两种情况，缓存雪崩有两种解决方案：
对每个key的过期时间设置一个随机值，而不是所有key都相同。
使用高可用的分布式缓存集群，确保缓存的高可用性，比如redis-cluster。
双写不一致
在使用数据库缓存的时候，读和写的流程往往是这样的：
读取的时候，先读取缓存，如果缓存中没有，就直接从数据库中读取，然后取出数据后放入缓存
更新的时候，先删除缓存，再更新数据库
所谓双写不一致，就是在发生写操作（更新）的时候或写操作之后，可能会存在数据库里面的值和缓存中的值不同的情况。
为什么更新的时候要先删除缓存，再更新数据库？因为如果先更新数据库，然后在删除缓存的时候失败了，就会造成缓存里面的值和数据库的值不一致。
然而这样并不能完全避免双写不一致问题。假设在大并发情景下，一个线程先删除缓存，然后取更新数据库，这个时候另一个线程去取缓存，发现没有值，于是去读数据库，然后把数据库旧的值设置进缓存。等第一个线程更新完数据库后，数据库里面就是新的值，而缓存里面是旧的值，所以就存在了数据不一致的问题。
一个比较简单的解决办法是把过期时间设置得比较低，这样就只有在缓存没过期之前存在数据不一致问题，在一些业务场景下也还能接受。
另一种解决方案是使用队列辅助。先更新数据库，再删除缓存。如果删除失败，就放进队列。然后另一个任务从队列中取出消息，不断去重试删除相应的key。
还有一种解决方案是使用对一个数据使用一个队列，使读写操作串行化。比如对id为n的数据建立一个队列。对这条数据的写操作，删除缓存后，放进一个队列；然后另一个线程过来了，发现没有缓存，则把这个读操作也放进这个队列里面。
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不过这样会增加程序的复杂性，串行化也会降低程序的吞吐量，可能得不偿失。一般主流的解决方案还是先删除缓存，再更新数据库。可以满足绝大部分需求。
最后
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