服务器优化，减少磁盘IO
服务器缓存

优先去缓存中查找数据
数据不存在，再去数据库中查找


django 内置缓存系统 （参考博客）

提供缓存api
少的代码实现缓存
多种缓存
扩展性
setting中配置
set/get/delete
支持过期
常见问题

缓存雪崩 -> 缓存时间错开、多台设备缓存
穿透 -> 缓存过期，同时来了多个用户访问此数据（导致此条数据被同时查询多遍）

添加标记，已经有人在查询，其他人等待


缓存时间 结合具体的业务场景

新闻
电影

一、缓存处理流程

      前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。

      

 

二、缓存穿透

       描述：

       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，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

      解决方案：

接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
	
从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
 

三、缓存击穿

      描述：

      缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

      解决方案：

设置热点数据永远不过期。
	
加互斥锁，互斥锁参考代码如下：
         

 

          说明：

          1）缓存中有数据，直接走上述代码13行后就返回结果了

         2）缓存中没有数据，第1个进入的线程，获取锁并从数据库去取数据，没释放锁之前，其他并行进入的线程会等待100ms，再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现。

          3）当然这是简化处理，理论上如果能根据key值加锁就更好了，就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据，上面代码明显做不到这点。

 

四、缓存雪崩

      描述：

      缓存雪崩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down机。和缓存击穿不同的是，        缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

     解决方案：

缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
	
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
	
设置热点数据永远不过期。

1、一级缓存
​	MyBatis 默认开启了一级缓存，一级缓存是在SqlSession 层面进行缓存的。即，同一个SqlSession ，多次调用同一个Mapper和同一个方法的同一个参数，只会进行一次数据库查询，然后把数据缓存到缓冲中，以后直接先从缓存中取出数据，不会直接去查数据库。但是不同的SqlSession对象，因为不用的SqlSession都是相互隔离的，所以相同的Mapper、参数和方法，它还是会再次发送到SQL到数据库去执行，返回结果。
2、二级缓存
​	为了解决这个问题，需要手动开启二级缓存，在SqlSessionFactory层面给各个SqlSession 对象共享。默认二级缓存是不开启的，需要手动进行配置。

​	在mybatis-config.xml文件中添加
<setting name="cacheEnabled" value="true"/>

​	在xxxMapper.xml文件中添加
<cache eviction="FIFO" flushInterval="60000" readOnly="false" size="1024" ></cache>

​	各个属性意义如下：

​	eviction：缓存的回收策略。

​		LRU - 最近最少使用，移除最长时间不被使用的对象。

​		FIFO - 先进先出，按对象进入缓存的顺序来移除它们。

​		SOFT - 软引用，移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。

​		WEAK - 弱引用，更积极地移除基于垃圾收集器和弱引用规则的对象。

​		默认的是LRU。

​	flushInterval：缓存刷新间隔。

​		缓存多长时间清空一次，默认不清空，设置一个毫秒值。

​	readOnly：是否只读。

​		true：只读：mybatis认为所有从缓存中获取数据的操作都是只读操作，不会修改数据。mybatis为了加快获取数据，直接就会将数据在缓存中的引用交给用户 。不安全，速度快。

​		false：读写(默认)：mybatis觉得获取的数据可能会被修改,mybatis会利用序列化&反序列化的技术克隆一份新的数据给你。安全，速度相对慢。

​	size：缓存存放多少个元素。

​	type：指定自定义缓存的全类名(实现Cache接口即可)。ps：要使用二级缓存，对应的POJO必须实现序列化接口 。

​	useCache="true"是否使用一级缓存，默认false。sqlSession.clearCache();只是清除当前session中的一级缓存。

​	useCache配置：如果一条句每次都需要最新的数据，就意味着每次都需要从数据库中查询数据，可以把这个属性设置为false，如：
<select id="selectUserById" resultMap="map" useCache="false">

​	刷新缓存（就是清空缓存）

​	二级缓存默认会在insert、update、delete操作后刷新缓存，可以手动配置不更新缓存，如下：
<update id="updateUserById" parameterType="User" flushCache="false" />

3、自定义缓存
​	自定义缓存对象，该对象必须实现 org.apache.ibatis.cache.Cache 接口。

​	为了方便日后的开发工作和降低学习成本，我们可以使用第三方缓存，在这里笔者推荐使用EhCache。

EhCache是一个快速的、轻量级的、易于使用的、进程内的缓存。它支持read-only和read/write缓存，内存和磁盘缓存。是一个非常轻量级的缓存实现，而且从1.2之后就支持了集群，目前的最新版本是2.8。

​	部署
​	3.1. 导入所需jar:

​	核心包：ehcache-core-2.6.8.jar

​	整合包：mybatis-ehcache-1.0.3.jar

​	依赖jar包：slf4j-api-1.6.6.jar，slf4j-jdk14-1.6.6.jar
​	3.2. 导入所需配置文件：

ehcache.xml，下面是对配置文件的一些讲解
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd">
 
 <!-- 磁盘保存路径 -->
 <diskStore path="D:\java\ehcache" />
 
 <defaultCache 
   maxElementsInMemory="10000" 
   maxElementsOnDisk="10000000"
   eternal="false" 
   overflowToDisk="true" 
   timeToIdleSeconds="120"
   timeToLiveSeconds="120" 
   diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
   memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
 </defaultCache>
 
</ehcache>
 
<!-- 

属性说明：
diskStore：指定数据在磁盘中的存储位置。
defaultCache：当借助CacheManager.add("demoCache")创建Cache时，EhCache便会采用<defalutCache/>指定的的管理策略。
 
以下属性是必须的：
maxElementsInMemory - 在内存中缓存的element的最大数目。
maxElementsOnDisk - 在磁盘上缓存的element的最大数目，若是0表示无穷大。
eternal - 设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断。
overflowToDisk - 设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的element缓存到磁盘上。
 
以下属性是可选的：
timeToIdleSeconds - 当缓存在EhCache中的数据前后两次访问的时间超过timeToIdleSeconds的属性取值时，这些数据便会删除，默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。
timeToLiveSeconds - 缓存element的有效生命期，默认是0.,也就是element存活时间无穷大。
diskSpoolBufferSizeMB 这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小.默认是30MB.每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
diskPersistent - 在VM重启的时候是否启用磁盘保存EhCache中的数据，默认是false。
diskExpiryThreadIntervalSeconds - 磁盘缓存的清理线程运行间隔，默认是120秒。每个120s，相应的线程会进行一次EhCache中数据的清理工作。
memoryStoreEvictionPolicy - 当内存缓存达到最大，有新的element加入的时候， 移除缓存中element的策略。默认是LRU（最近最少使用），可选的有LFU（最不常使用）和FIFO（先进先出）。

 -->

​	3.3. 在xxxMapper.xml文件中添加
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>

​	如果在其他的xxxMapper.xml文件中也想要使用，只需在该文件下配置，namespace为配置过得命名空间地址。
<cache-ref namespace="dao.UserMapper"/>

​	mybatis默认是启用cache的，所以对于某一条不想被cache的sql需要把useCache="false"加上。例如：
<select id="selectUserById" useCache="false">

​	进行测试后，会在“磁盘保存路径”中产生了相关的文件。
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把redis作为缓存使用已经是司空见惯，当redis中的数据量起来了以后你就得考虑以下几个问题：

(一)缓存和数据库间数据一致性问题

分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括 合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。

(二)缓存穿透问题

现象：用户大量并发请求的数据(key)对应的数据在redis和数据库中都不存在，导致尽管数据不存在但还是每次都会进行查DB。

为什么key对应数据在缓存和db中不存在还会每次都进行DB查询呢？因为很多开发同学写的代码写的逻辑都是先从redis缓存中查一把，如果缓存中为空则从DB中查，如果DB中查到的数据不为空则设置到缓存并返回给接口。那么问题来了，如果从DB中查询的数据为空呢？？

解决方案：

从DB中查询出来数据为空，也进行空数据的缓存，避免DB数据为空也每次都进行数据库查询；
	
使用布隆过滤器，但是会增加一定的复杂度及存在一定的误判率；
bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小，下面先来简单的实现下看看效果，我这里用guava实现的布隆过滤器：

<dependencies>  
     <dependency>  
         <groupId>com.google.guava</groupId>  
         <artifactId>guava</artifactId>  
         <version>23.0</version>  
     </dependency>  
</dependencies>  

public class BloomFilterTest {

    private static final int capacity = 1000000;
    private static final int key = 999998;

    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);

    static {
        for (int i = 0; i < capacity; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        /*返回计算机最精确的时间，单位微妙*/
        long start = System.nanoTime();

        if (bloomFilter.mightContain(key)) {
            System.out.println("成功过滤到" + key);
        }
        long end = System.nanoTime();
        System.out.println("布隆过滤器消耗时间:" + (end - start));
        int sum = 0;
        for (int i = capacity + 20000; i < capacity + 30000; i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                sum = sum + 1;
            }
        }
        System.out.println("错判率为:" + sum);
    }
}

成功过滤到999998
布隆过滤器消耗时间:215518
错判率为:318

可以看到，100w个数据中只消耗了约0.2毫秒就匹配到了key，速度足够快。然后模拟了1w个不存在于布隆过滤器中的key，匹配错误率为318/10000，也就是说，出错率大概为3%，跟踪下BloomFilter的源码发现默认的容错率就是0.03：

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<T> funnel, int expectedInsertions /* n */) {
  return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
}

我们可调用BloomFilter的这个方法显式的指定误判率：



private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity,0.01);

我们断点跟踪下，误判率为0.02和默认的0.03时候的区别:





对比两个出错率可以发现，误判率为0.02时数组大小为8142363，0.03时为7298440，误判率降低了0.01，BloomFilter维护的数组大小也减少了843923，可见BloomFilter默认的误判率0.03是设计者权衡系统性能后得出的值。要注意的是，布隆过滤器不支持删除操作。用在这边解决缓存穿透问题就是：

public String getByKey(String key) {
    // 通过key获取value
    String value = redisService.get(key);
    if (StringUtil.isEmpty(value)) {
        if (bloomFilter.mightContain(key)) {
            value = userService.getById(key);
            redisService.set(key, value);
            return value;
        } else {
            return null;
        }
    }
    return value;
}

(三)缓存雪崩问题

现象：大量key同一时间点失效，同时又有大量请求打进来，导致流量直接打在DB上，造成DB不可用。

解决方案：

设置key永不失效（热点数据）；
	
设置key缓存失效时候尽可能错开；
	
使用多级缓存机制，比如同时使用redsi和memcache缓存，请求->redis->memcache->db；
	
购买第三方可靠性高的Redis云服务器；
 引申阅读: 使用quartz实现高级定制化定时任务（包含管理界面）

 推荐阅读:elastic search搜索引擎实战demo:https://github.com/simonsfan/springboot-quartz-demo，分支:feature_es