缓存问题。

1. 怎么保证缓存和数据库严格一致性。

读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。

2.如何应对缓存穿透（查询一个不存在的数据-提前无防护）。

（1）在缓存之前加一层BloomFilter(线程不安全)（google.guava包），对一定不存在的key进行过滤。

优点：1. 仅仅保留数据指纹，空间利用率高。2.查询效率高O(n) 3.信息安全性高。

缺点：1. 存在一定误判，只能过滤一定不存在的数据。2.数据删除困难。（数据库中的数据一般都是逻辑删。）一般不作删除操作（粗暴可以计数，效率低），但可以从新加载数据到布隆过滤器。

 

 

 为什么要使用多个hash函数？减少因哈希冲突，造成的过滤失效。

（2）对于不存在的记录，要缓存空值，并设置过期时间。

3.如何应对缓存击穿。(查询已失效的key-防护失效）

多线程同时查询数据库中的同一条数据，我们可以在第一个查询数据的请求上使用互斥锁（单机锁或分布式锁）来锁住它。待第一个线程查询到了数据，然后做了缓存，后面的线程进来发现已经有了缓存，就直接走缓存。

4.如何应对缓存雪崩。（某一时刻发生大规模缓存失效或缓存直接挂了）

1. 设置不同的缓存失效时间。2.使用缓存集群（一主多从），保障高可用缓存。一个缓存实例挂掉后，能够自动做故障转移。（3）缓存水平切分。