快取的設計一般都遵循以下流程：
1、業務系統發起乙個查詢請求，首先會在快取中判斷是否存在對應結果的資料
2、如果快取中存在，則直接返回資料結果
3、如果快取中不存在，則會去資料庫中查詢對應資料，並更新快取，然後返回資料結果
我們在面試時，問道的關於快取的問題很多，但是涉及實際場景的題目一般可以分為以下三類：
1、快取穿透：
當業務系統需要查詢的資料根本在資料庫中不存在時，每一次的查詢請求都會最終對資料庫造成一次查詢，這種情況稱為快取穿透，即業務訪問根本不存在的資料。
危害：這種情況下，如果有大量的請求查詢根本不存在的資料，那麼這些請求將直接對資料庫造成衝擊，會使得資料庫壓力很大。大多數情況下為惡意攻擊，故意營造大量不存在的資料請求我們的服務，由於快取中並不存在這些資料，因此海量請求均落在資料庫中，從而可能會導致資料庫崩潰。
解決方案：1、快取空資料：即將空資料null也做成乙個快取結果，這樣在下次有相同請求到來時，快取可以攔截該請求，返回快取中的結果。2、使用bloomfilter，它需要在快取之前再加一道屏障，裡面儲存目前資料庫中存在的所有key。當業務系統有查詢請求的時候，首先去bloomfilter中查詢該key是否存在。若不存在，則說明資料庫中也不存在該資料，因此快取都不要查了，直接返回null。若存在，則繼續執行後續的流程，先前往快取中查詢，快取中沒有的話再前往資料庫中的查詢。
2、快取雪崩：
如果快取在某個時刻掛了，那麼大量的請求也將會直接訪問資料庫，造成很大壓力。
危害：如果快取因某種原因發生了宕機，那麼原本被快取抵擋的海量查詢請求就會像瘋狗一樣湧向資料庫。此時資料庫如果抵擋不了這巨大的壓力，它就會崩潰。
解決方案：1、使用快取集群，增大可用性，當乙個快取掛了還有其他的快取跟上。2、使用hystrix，它是一款開源的「防雪崩工具」，它通過 熔斷、降級、限流三個手段來降低雪崩發生後的損失。
3、熱點資料集中失效：
如果某乙個熱點資料失效，那麼當再次有該資料的查詢請求時就會前往資料庫查詢。但是，從請求發往資料庫，到該資料更新到快取中的這段時間中，由於快取中仍然沒有該資料，因此這段時間內到達的查詢請求都會落到資料庫上，這將會對資料庫造成巨大的壓力。此外，當這些請求查詢完成後，都會重複更新快取。
危害：對於一些請求量極高的熱點資料而言，一旦過了有效時間，此刻將會有大量請求落在資料庫上，從而可能會導致資料庫崩潰。
解決方案：1、使用互斥鎖，上鎖的物件為key，當失效後的第乙個查詢請求到來時，就會對快取上鎖，這時其他的查詢請求就會被擋在外面，只有乙個查詢請求去訪問資料庫，知道快取中更新了這個結果之後，剩餘的查詢請求才可查詢快取。2、對於很多熱點資料集中失效，可以設定不同的失效時間，這樣可以錯開一部分熱點資料的更新時間
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