分布式缓存系统是三高架构中不可或缺的部分，极大地提高了整个项目的并发量、响应速度，但它也带来了新的需要解决的问题，分别是： 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩和缓存一致性问题。
缓存穿透
第一个比较大的问题就是缓存穿透。这个概念比较好理解，和命中率有关。如果命中率很低，那么压力就会集中在数据库持久层。
假如能找到相关数据，我们就可以把它缓存起来。但问题是，本次请求，在缓存和持久层都没有命中，这种情况就叫缓存的穿透。
举个例子，如上图，在一个登录系统中，有外部攻击，一直尝试使用不存在的用户进行登录，这些用户都是虚拟的，不能有效地被缓存起来，每次都会到数据库中查询一次，最后就会造成服务的性能故障。
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解决这个问题有多种方案，我们来简单介绍一下。
第一种就是把空对象缓存起来。不是持久层查不到数据吗？那么我们就可以把本次请求的结果设置为 null，然后放入到缓存中。通过设置合理的过期时间，就可以保证后端数据库的安全。
缓存空对象会占用额外的缓存空间，还会有数据不一致的时间窗口，所以第二种方法就是针对大数据量的、有规律的键值，使用布隆过滤器进行处理。
一条记录存在与不存在，是一个 Bool 值，只需要使用 1 比特就可存储。布隆过滤器就可以把这种是、否操作，压缩到一个数据结构中。比如手机号，用户性别这种数据，就非常适合使用布隆过滤器。
缓存击穿
缓存击穿，指的也是用户请求落在数据库上的情况，大多数情况，是由于缓存时间批量过期引起的。
我们一般会对缓存中的数据，设置一个过期时间。如果在某个时刻从数据库获取了大量数据，并设置了同样的过期时间，它们将会在同一时刻失效，造成和缓存的击穿。
对于比较热点的数据，我们就可以设置它不过期；或者在访问的时候，更新它的过期时间；批量入库的缓存项，也尽量分配一个比较平均的过期时间，避免同一时间失效。
缓存雪崩
雪崩这个词看着可怕，实际情况也确实比较严重。缓存是用来对系统加速的，后端的数据库只是数据的备份，而不是作为高可用的备选方案。
当缓存系统出现故障，流量会瞬间转移到后端的数据库。过不了多久，数据库将会被大流量压垮挂掉，这种级联式的服务故障，可以形象地称为雪崩。
缓存的高可用建设是非常重要的。Redis 提供了主从和 Cluster 的模式，其中 Cluster 模式使用简单，每个分片也能单独做主从，可以保证极高的可用性。
另外，我们对数据库的性能瓶颈有一个大体的评估。如果缓存系统当掉，那么流向数据库的请求，就可以使用限流组件，将请求拦截在外面。
缓存一致性
引入缓存组件后，另外一个老大难的问题，就是缓存的一致性。
我们首先来看问题是怎么发生的。对于一个缓存项来说，常用的操作有四个：写入、更新、读取、删除。
写入：缓存和数据库是两个不同的组件，只要涉及双写，就存在只有一个写成功的可能性，造成数据不一致。
更新：更新的情况类似，需要更新两个不同的组件。
读取：读取要保证从缓存中读到的信息是最新的，是和数据库中的是一致的。
删除：当删除数据库记录的时候，如何把缓存中的数据也删掉？
由于业务逻辑大多数情况下，是比较复杂的。其中的更新操作，就非常昂贵，比如一个用户的余额，就是通过计算一系列的资产算出来的一个数。如果这些关联的资产，每个地方改动的时候，都去刷新缓存，那代码结构就会非常混乱，以至于无法维护。
我推荐使用触发式的缓存一致性方式，使用懒加载的方式，可以让缓存的同步变得非常简单：
当读取缓存的时候，如果缓存里没有相关数据，则执行相关的业务逻辑，构造缓存数据存入到缓存系统；
当与缓存项相关的资源有变动，则先删除相应的缓存项，然后在数据库中对资源进行更新，最后再删除相应的缓存项。
这种操作，除了编程模型简单，有一个明显的好处。我只有在用到这个缓存的时候，才把它加载到缓存系统中。如果每次修改 都创建、更新资源，那缓存系统中就会存在非常多的冷数据。这实际上是实现了边缘缓存模式(Cache-Aside Pattern)，即按需将数据从数据存储加载到缓存中，最大的作用就是提高性能减少不必要的查询。
但这样还是有问题。接下来介绍的场景，也是面试中经常提及的问题。
我们上面提到的数据库的更新动作，和缓存删除动作，明显是不在一个事务里的。可能造成数据库的内容和缓存里的内容在更新的过程有不一致。
在面试中，只要你把这个问题给点出来，面试官都会跷起大拇指。
可以使用分布式锁来解决这个问题，将数据库操作和缓存操作，与其他的缓存读操作，使用锁进行资源隔离即可。一般来说，读操作是不需要加锁的，它会在遇到锁的时候，重试等待，直到超时。
