分布式缓存

常见缓存中间件：Memcached mongoDB Redis
Memcached： 简单 key-value 数据结构，不支持持久化（可重启缓存功能并不算），不支持集群（客户端自己控制），性能强。
mongoDB： 数据结构非常全面的文档型数据库，支持持久化，支持集群，性能中等。
Redis：技能五种基本数据类型和扩展类型，支持持久化，支持集群，性能强。

缓存穿透：意指透过，表示缓存层形同虚设，没有发挥一点拦截功能，当恶意请求获取的 key 并不存在于数据库中，而无法创建缓存。解决方案：能在业务层校验的则校验，或为该key 存放一个空值。

缓存击穿：单一数据过期或不存在时。解决方案：当key不存在时，先加锁，从数据库读取写入缓存后，再释放锁。

缓存雪崩：同一时刻，缓存大面积过期或redis 宕机。解决方案：设置缓存过期时间随机分布。

更新缓存的过程：就两个操作，更新数据库和更新缓存。由于不是原子操作，所以每一步都有可能失败，怎么才能保证线程交替和中途失败的影响最小呢？

1，先更新缓存，再更新数据库：如果数据库更新失败，缓存也无法回滚。
2，先删除缓存，再更新数据库：假如线程A更新数据库之前，正好线程B又把旧数据更新到缓存中了。
3，先更新数据库，再更新缓存：假如更新缓存失败，总不可能为此回滚数据库吧？
4，先更新数据库，再删除缓存：删除缓存也有可能失败，但概率比较低。两个线程交替完成，也不会有问题。
5，先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存：假如线程A删了缓存，B写入了旧缓存，A刚更新完数据库，C又读了缓存，C读到的就是旧数据。 但这需要三个缓程存恰好配合才会出问题，所以，这个才是相对最好的方案。

任何一个方案都不是完美的，但如果剩下1%的问题需要花好几倍的代码去解决，从技术来讲，得不偿失，所以我们要平衡技术成本和收益。