把redis作为缓存使用已经是司空见惯，但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题，尤其是数据量很大的时候，经典的几个问题如下：
(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)缓存击穿问题
缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。这个我们在实际项目就遇到了，有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机了，好在数据库是多主多从的，hold住了。
解决方案的话：
1、使用互斥锁排队
业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁(synchronized、Lock)就够了。
public String getWithLock( String key, Jedis jedis, String lockKey, String uniqueId, long expireTime ){/* 通过key获取value */String value = redisService.get( key );if ( StringUtil.isEmpty( value ) ){/* * 分布式锁，详细可以参考 * 封装的tryDistributedLock包括setnx和expire两个功能，在低版本的redis中不支持 */try {boolean locked = redisService.tryDistributedLock( jedis, lockKey, uniqueId, expireTime );if ( locked ){value = userService.getById( key );redisService.set( key, value );redisService.del( lockKey );return(value);} else {/* 其它线程进来了没获取到锁便等待50ms后重试 */Thread.sleep( 50 );getWithLock( key, jedis, lockKey, uniqueId, expireTime );}} catch ( Exception e ) {log.error( "getWithLock exception=" + e );return(value);} finally {redisService.releaseDistributedLock( jedis, lockKey, uniqueId );}}return(value);}这样做思路比较清晰，也从一定程度上减轻数据库压力，但是锁机制使得逻辑的复杂度增加，吞吐量也降低了，有点治标不治本。
2、布隆过滤器(推荐)
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：
< 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 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 create( Funnel 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 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
缓存在同一时间内大量键过期(失效)，接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。
解决方案：
1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队，实现同上;
2、建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存;
public String getByKey( String keyA, String keyB ){String value = redisService.get( keyA );if ( StringUtil.isEmpty( value ) ){value = redisService.get( keyB );String newValue = getFromDbById();redisService.set( keyA, newValue, 31, TimeUnit.DAYS );redisService.set( keyB, newValue );}return(value);}(四)缓存并发问题
这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。比较有效的解决方案就是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行，具体的代码就不上了，当然加锁也是可以的，至于为什么不用redis中的事务，留给各位看官自己思考探究。
