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一、背景
为什么要写这篇文章？
生产缓存生成服务转java时，需要通过配置文件进行流量切换。开发人员同时打开了两个配置页面。原配置信息=ABCDEF。在第一个配置页面进行缓存切换，添加G业务缓存，配置信息=ABCDEFG。随后H业务也需要进行缓存切换，但开发人员在第二个配置页面添加了H，配置信息=ABCDEFH导致第一次添加的G业务写缓存丢失。随着时间的推移8分钟后G业务缓存陆续过期，造成缓存雪崩。
为什么保存配置和审核配置的时候没有发现异常
切流量设计10多种业务需要修改20多次配置，操作上惯性认为页面刷入是最新的版本，没有逐一进行检查。
监控为什么没有及时告警
监控比较滞后，目前监控的指标比较粗粒度，只有缓存过期后，导致订单量下降才会进行告警。同时缓存命令率的监控也是10分钟后直接掉至0。
影响的单量
影响订单300单，并立即回滚配置信息。
二、缓存雪崩
大量的key设置了相同的过期时间，或者因为Redis实例宕机，在同一时刻缓存全部失效，造成请求全部穿透到DB，瞬时DB请求量大、压力骤增，可能导致DB被打挂。
解决方案：
【1】过期时间打散： 避免大量key同时过期，可以在设置过期时间时，在基础过期时间上加一个随机值来打散过期时间，通过打散过期时间，避免同一时间大量缓存过期。
【2】不过期： 不为数据设置过期时间或者设置比较长的过期时间，由专门的job应用定时刷新缓存。
【3】Redis高可用： 通过主从复制，故障转移等高可用机制避免 Redis 集群不可用导致的缓存雪崩。
【4】数据库限流与熔断： 对数据库的读添加限流与熔断机制，目的主要是为了在无可避免的缓存雪崩时保护数据库，使得之后能快速恢复缓存。
【5】数据库解耦： 应用完全与数据库解耦，只读Redis，由专门的job应用主动填充缓存。
三、缓存穿透
访问一个缓存和数据库都不存在的key，此时会直接打到数据库上，并且因为查不到数据，也不会写入缓存，所以下一次同样会打到数据库上，请求每次都会走到数据库，流量大时可能导致数据库被打挂。
解决方案：
【1】空值缓存： 查询数据库发现没有数据，给对应的key存入一个空值缓存，代表数据库中没有数据，应用查询到空值就直接返回，避免了穿透到DB的读流量。
【2】布隆过滤器：
1、空值缓存已经能解决问题，但是在数据量非常大的情况下，我们还得考虑空间利用的高效。
2、布隆过滤器是这样一个数据结构，它有一个初始值为0的bit数组以及N个hash函数构成，它可以快速判断或标记当前值是否存在，标记的主要步骤为三个：
☑️ 使用N个hash函数计算的N个hash值。
☑️ N个hash值与bit数组取模得到N个映射的下标。
☑️ 将bit数组中N个下标对应的位置置为1。
3、当我们需要查询一个值时，重复上述步骤1,2得到N个下标，当这N个下标上对应的值均为1，则说明该值已被标记，否则未被标记。
4、当然由于存在hash冲突，会存在一定的误判，所以布隆过滤器的特点是判断不存在的，则一定不存在；判断存在的，大概率存在。以存在误判的代价，换取空间利用上的高效。
【3】非法值校验： 对于一些请求参数，我们是能够判断出是否合法，如果不合法直接在入口处拦截，自然不需要穿透到DB。比如机票查询请求了一个不存在的航线，我们可以在入口校验时将该请求拦截。
四、缓存击穿
存在一个高并发读的热点key，在缓存过期的一瞬间，有大量的读请求，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，可能导致数据库被打挂。
解决方案：
【1】锁：
1、当大量请求并发读取缓存并失败时，其实只需要一个线程/机器去访问数据库并填充缓存，其他线程/机器只需等待缓存填充完成后读取缓存就行。
2、我们可以通过互斥锁使得只有一个线程/机器能够访问数据库并填充缓存，线程间的同步比较容易，因为是在一个进程内，使用java提供的同步机制，比如ReentrantLock即可。
3、机器间的同步，由于涉及到分布式环境，因此需要分布式锁来进行同步。简单的分布式锁可以通过Redis或者DB实现，更高级的可以通过zookeeper这样的分布式协调服务来实现。
【2】热点数据不过期： 既然缓存击穿是由热点key过期导致的，那么我们可以不为热点数据设置过期时间，而是由专门的后台job应用进行定时的刷新，在携程内部qshcedule能很好的解决我们的需求。