6个常见的高并发缓存问题

着互联网的普及，内容信息越来越复杂，用户数和访问量越来越大，我们的应用需要支撑更多的并发量，同时，我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多，但是，往往我们的应用服务器的资源是有限的，而且技术变革是缓慢的，所以每秒能接收请求次数也是有限的，或者说文件的读写也是有限的。

如何能有效利用有限的资源来提供尽可能大的吞吐量呢?一个有效的办法就是引入缓存，打破图中的标准的流程，每个环节中请求可以从缓存中直接获取目标数据并返回，从而减少他们的计算量，来有效提升响应速度，让有限的资源服务更多的用户，像我们这个图里展示的缓存的使用，它其实可以出现在1到4的各个环节中。

缓存一致性问题

当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。

这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。

存并发问题

缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。

此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。那如何避免类似问题呢?

我们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或者过期的情况下，先尝试获取到锁，当更新或者从数据库获取完成后再释放锁，其他的请求只需要牺牲一定的等待时间，即可直接从缓存中继续获取数据。

（编辑：柳州站长网）

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