浅谈分布式缓存解决方案！
接口高并发的解决思路：
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加缓存
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数据静态化
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集群
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分布式
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同步转异步
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限流、降级
适合加缓存的场景：
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读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）
缓存的概念
1）外存
外存储器是指除计算机内存及CPU缓存以外的存储器，断电后仍然能保存数据。常用的有硬盘、u盘等。
2）内存
内存是计算机组成部分。被称为内存存储器，其作用是暂时存放CPU运算数据，以及与外存之间交互的存储器。只要计算机在运行中，CPU就会把需要运算的数据读到内存中，当运算完成后CPU在将运算结果写到外存中。断电后数据就会清空，常用的有内存条。
3）缓存
缓存就是介于内存和外存之间的存储，加快内存和外存之间的数据交互。软件中间件一般用外部计算机内存当缓存。
4）缓存的指标
1）缓存命中率
从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率，命中率越高越好。
2）缓存更新策略
如果缓存满了，从缓存中清除数据的策略。常见的有：LFU、LRU、FIFO
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LRU（Least Recently Used）：最久未使用算法，使用时间距离现在最久的那个被移除。
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LFU（Least Frequencyly Used）：最少使用算法，一定时间使用次数最少的那个被移除。
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FIFO（First In First Out）：先进先出算法，先放入缓存的先被移除。
Redis缓存在Java中的实现
在java代码中，我们一般对调用的方法进行缓存控制，比如我要查询具体的省市区县数据，findProvidenceAndCityAndArea(String id)，那么我们应该在调用这个方法之前先从缓存中查找有没有这个数据，如果没有在调用该方法从数据库中查询，然后添加到缓存中去；下次接口调用时将会从缓存直接获取数据。Java中使用分布式缓存Redis。
1）缓存逻辑流程图
查询策略：
修改策略：
2）逻辑流程代码
查询代码：
/**
* 使用缓存，根据省份ID获取省市数据
* @param provinceid
* @return
*/
@Override
public Provinces detail(String provinceid) {
Provinces provinces = null;
//1、在redis查询
provinces = (Provinces)redisTemplate.opsForValue().get(provinceid);
//2.如果命中，则返回缓存数据
if (null != provinces){
//redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println("缓存中得到数据");
return provinces;
}
//3.如果没有命中，则去数据库中读取数据
provinces = super.detail(provinceid);
if (null != provinces){
//4.将查询出来的数据写入缓存
redisTemplate.opsForValue().set(provinceid,provinces);//set缓存
//redisTemplate.expire(provinceid,20000, TimeUnit.MILLISECONDS);//设置过期
}
return provinces;
}
修改策略采用双删策略：
@Override
public Provinces update(Provinces entity) {//双删,防止多线程操作之间的时间间隔导致数据不一致
redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//直接删除缓存，预防数据库成功，缓存失败
super.update(entity);
redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
return entity;
}
@Override
public Provinces add(Provinces entity) {
redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());
super.add(entity);
redisTemplate.delete(entity.getProvinceid());//双删
return entity;
}
@Override
public void delete(String provinceid) {
redisTemplate.delete(provinceid);
super.delete(provinceid);
redisTemplate.delete(provinceid);//双删
}
SpringCache的用法
因为缓存代码逻辑有一定的固定性，所以可以利用模板设计模式对其进行封装。
SpringCache并非具体的缓存技术，而是对各种缓存中间件的封装，具体的底层缓存是EhCache还是Redis，只需要简单的配置就可以了。
设计理念
正如Spring框架的其他服务一样，Spring Cache首先是提供了一层抽象，和兴抽象主要体现在这俩个接口上：
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org.springframework.cache.Cache: 代表缓存本身 -
org.springframework.cache.CacheManager:代表对缓存的处理和管理
抽象的意义在于屏蔽实现细节的差异和提供扩展性，Cache的抽象解耦了缓存的使用和缓存的后端存储，方便后续更换存储。
使用SpringCache
使用示例：
1）声明缓存：在方法上添加@cacheable等注解，表示缓存该方法的结果。
@Cacheable// value指定当前接口，要使用哪一个缓存器 --- 如果该缓存器不存在，则创建一个
public Provinces detail(String provinceid) {//一个接口方法，对应一个缓存器
return super.detail(provinceid);
}
2）开启Spring的cache功能
@EnableCaching 的方式
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
}
3）配置后端的存储
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JDK内存作为缓存
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
//jdk里，内存管理器
SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
cacheManager.setCaches(Collections.singletonList(new ConcurrentMapCache("province")));
return cacheManager;
}
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RedisCacheManager
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
return RedisCacheManager
.builder(connectionFactory)
.cacheDefaults(
RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
.entryTtl(Duration.ofSeconds(20))) //缓存时间绝对过期时间20s
.transactionAware()
.build();
}
注解风格说明
1)@Cacheable:查询方法
@Cacheable// value指定当前接口，要使用哪一个缓存器 --- 如果该缓存器不存在，则创建一个
public Provinces detail(String provinceid) {//一个接口方法，对应一个缓存器
return super.detail(provinceid);
}
2）@CachePut：新增或者修改方法
//这个AOP，先修改数据库，在删除缓存
@CachePut(key = "#entity.provinceid")
public Provinces update(Provinces entity) {
return super.update(entity);
}
3）@CacheEvict：删除缓存
@CacheEvict
public void delete(String provinceid) {
super.delete(provinceid);
}
缓存穿透解决方案
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起Id为“-1”的数据或者id为不存在的数据。这是的用户很可能是恶意攻击，攻击会导致数据库压力过大。
解决方案：使用布隆过滤器
缓存击穿解决方案
缓存击穿是指缓存中没有，但是数据库中有的数据（一般是缓存过期），这是由于并发用户特别多，同时读取缓存没读取到数据，又同时去数据库读取数据，一期数据库压力瞬间增大，造成过大压力。
private BloomFilter bf =null; //等效成一个set集合
/**
* 在bean初始化完成后，实例化bloomFilter,并加载数据
*/
@PostConstruct //对象创建后，自动调用本方法
public void init(){
List provinces = this.list();
//当成一个SET----- 占内存，比hashset占得小很多
bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), provinces.size());// 32个
for (Provinces p : provinces) {
bf.put(p.getProvinceid());
}
}
@Cacheable(value = "province")
public Provinces detail(String provinceid) {
//先判断布隆过滤器中是否存在该值，值存在才允许访问缓存和数据库
if(!bf.mightContain(provinceid)){
System.out.println("非法访问--------"+System.currentTimeMillis());
return null;
}
System.out.println("数据库中得到数据--------"+System.currentTimeMillis());
Provinces provinces = super.detail(provinceid);
return provinces;
}
缓存雪崩解决方案
缓存血本是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发
查询同一条数据，缓存雪崩是不同数据同时过期，很多数据都要从数据库查询。
解决方案：加显示锁（可以解决缓存击穿问题）
public Provinces detail(String provinceid) {
// 1.从缓存中取数据
Cache.ValueWrapper valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());
}
//2.加锁排队，阻塞式锁---100个线程走到这里---同一个sql的取同一把锁
doLock(provinceid);//32个省，最多只有32把锁，1000个线程
try{//第二个线程进来了
// 一次只有一个线程
//双重校验，不加也没关系，无非是多刷几次库
valueWrapper = cm.getCache(CACHE_NAME).get(provinceid);//第二个线程，能从缓存里拿到值
if (valueWrapper != null) {
logger.info("缓存中得到数据");
return (Provinces) (valueWrapper.get());//第二个线程，这里返回
}
Provinces provinces = super.detail(provinceid);
// 3.从数据库查询的结果不为空，则把数据放入缓存中，方便下次查询
if (null != provinces){
cm.getCache(CACHE_NAME).put(provinceid, provinces);
}
return provinces;
}catch(Exception e){
return null;
}finally{
//4.解锁
releaseLock(provinceid);
}
}
缓存的数据一致性解决策略
数据更新就会引起数据库的更新和缓存更新，就容易出现缓存（Redis）和数据库（Mysql）间的数据一致性问题。无论哪种解决方案都有缺点，没有完美的解决方案。
1）数据实时同步更新：代码同步调用Cache增删改
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优点：数据实时同步更新，保持强一致性
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缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性
2）数据准实时更新：mq异步更新数据
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优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦
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缺点：实现复杂，架构较重,中间件的稳定性
3）缓存失效机制：缓存失效
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优点：实现简单，无须引入额外逻辑
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缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题
4）定时任务更新：定时任务，最终数据一致性
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优点：不影响正常业务
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缺点：不保证一致性，依赖定时任务