缓存过期与一致性，缓存雪崩，缓存穿透

缓存使用带来的一致性问题 ---- 数据同步，有四类方式

（1）要求高的场景下，使用实时更新策略----- 即数据有变化时，更新的线程直接同步缓存数据

（2）如果允许，可以单独架设第三方方案，来同步缓存数据，常见的有 发布订阅/MQ方式

（3）容忍度较高的场景，可使用缓存过期策略 --- 允许数据短期不一致

（4）定时任务，适合数据变化特别不频繁的情况下，如统计型的数据

缓存雪崩

解决办法：加锁排队. 限流-- 限流算法. 1.计数 2.滑动窗口 3.  令牌桶Token Bucket 4.漏桶 leaky bucket [1]

对于上述缓存同步方案的第三种，失效策略，存在雪崩风险：

即某个key失效时，外围刚好有大并发请求到达，若放任大并发传递到mysql，会大概率造成mysql宕机

此时需要对数据库的查询操作，加锁 ---- lock （因考虑到是对同一个参数数值上一把锁，经处synchronized机制无法使用）

加锁的标准流程代码如下：

缓存穿透

当外界有恶意攻击时，会向我们请求不存在的数据。因这个数据肯定不会在缓存中存在，故一定会抵达我们的mysql

此时mysql查询将不堪重负，解决办法，使用布隆过滤器

（1）布隆过滤器的使用方法，类似java的SET集合，只不过它能以更小的内存，存储更大的数据

 类似以下伪代码

SET set = new HashSET();  //创建布隆过滤器

初始化加载业务数据

set.add(id)

查询

query（id）{

         set。contain（id）==true ---》 去查数据库

}

（2）对应的生产代码，使用如下：