缓存在计算机系统是无处不在，在CPU层面有L1-L3的Cache，在Linux中有TLB加速虚拟地址和物理地址的转换，在浏览器有本地缓存、手机有本地缓存等。
一句话概括缓存系统在高并发系统中的地位的话：如果高并发系统是烤羊肉串，那么缓存系统就是那一撮孜然。
缓存系统在高并发系统的作用很大，在某种程度上可以说没有缓存系统很难支撑高并发场景。
基于机械磁盘或SSD的数据库系统，一般来说读写的速度远慢于内存，因此单纯磁盘介质的数据库无法支撑很高的并发，可以简单认为缓存是保护磁盘数据库的重要屏障。
对于一些基于LSM的存储引擎数据库来说，随机写改为顺序写速度提升很大，但是随机读仍然是个问题，所以缓存系统是很有必要的。
实际场景也是读多写少，看看请求是如何得到响应的，简单看下交互流程：
网络上对于缓存三大问题的文章很多，提到的三个问题主要是：
对于上面的三个名词我一直分不清楚，脑海中并没有清晰的区别。
于是想到去谷歌看看歪果仁是怎么说的，然而英文表述就是上面的英文，基本上和汉语翻译是一样的，所以只能强记，太难了。
所谓雪崩就是原来有所支撑的冰雪，某一瞬间失去依托，瞬间涌下来。
这个场景让我想起了2011年上映的柯南剧场版《沉默的十五分钟》，柯南在北泽村水库为了拯救村庄制造的雪崩：
造成缓存雪崩的主要原因是缓存系统不够高可用，因此提高缓存系统的稳定性和可用性十分必要，比如对于使用Redis作为缓存的系统而言可以使用哨兵机制、集群化、持久化等来提高缓存系统的HA。
除了保证缓存系统的HA之外，服务本身也需要支持降级，可以借助比如Hystrix来实现服务的熔断、降级、限流来降低出现雪崩时的故障程度。
穿透形象一点就是：请求过来了 转了一圈 一无所获 就像穿过透明地带一样。
在高并发系统中缓存穿透，如果一个req需要请求的数据在缓存中没有，这时业务线程就会访问磁盘数据库系统，然而磁盘数据库也没有这个数据，无奈业务线程只能白白处理一圈。
如果某时段有大量恶意的不存在的key的集中请求，那么服务将一直处理这些根本不存在的请求，导致正常请求无法被处理，从而出现问题。
举个栗子： 拉面馆的服务员和厨师不允许拒绝已经进来的消费者，但是拉面馆的经营范围有限。此时恶意消费者点了一只5斤的澳洲龙虾，经过服务员和厨师都无法响应这个需求，此时轮流来了1000个这样的恶意消费者，拉面馆基本要歇菜了。
有效甄别是否存在这个key再决定是否读取很重要，常见的做法有：
布隆过滤器是个好东西，有非常多的用途，包括：垃圾邮件识别、搜索蜘蛛爬虫url去重等，主要借助K个哈希函数和一个超大的bit数组来降低哈希冲突本身带来的误判，从而提高识别准确性。
布隆过滤器也存在一定的误判，假如判断存在可能不一定存在，但是假如判断不存在就一定不存在，因此刚好用在解决缓存穿透的key查找场景，事实上很多系统都是基于布隆过滤器来解决缓存穿透问题的。
缓存击穿是这样一种情况：
由于缓存系统中的热点数据都有过期时间，如果没有过期时间就造成了主存和缓存的数据不一致，因此过期时间一般都不会太长。
设想某时刻一批热点数据同时在缓存系统中过期失效，那么这部分数据就都将请求磁盘数据库系统。
从描述上来看有点像微小规模的雪崩，但是对数据库的压力就很小了，只不过会影响并发性能，然而在多线程场景中缓存击穿却是经常发生的，相反缓存穿透和雪崩频率不如缓存击穿，因此研究击穿的现实意义更大一些。
可以采用的方案大概有几种：
缓存击穿的解决方法都有一定的权衡，实际中根据自己的需求来解决。
缓存击穿的影响一般来说并不会太大，或许在你的服务跑了很久之后你才意识到会有缓存击穿问题。
缓存系统无论在实际工作中还是在面试中都是热点内容，缓存系统目的是为了让访问又准又快，不要一味追求缓存命中率，缓存和主数据库的数据一致性是需要重点考虑的。
总起来说，如何在保证数据正确性的前提下提高缓存命中率就是核心问题。
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