透析PHP缓存问题
缓存已经成了项目中是必不可少的一部分，它是提高性能最好的方式，例如减少网络I/O、减少磁盘I/O 等，使项目加载速度变的更快。
缓存可以是CPU缓存、内存缓存、硬盘缓存，不同的缓存查询速度也不一样（CPU缓存 > 内存缓存 > 硬盘缓存）。
缓存方式
- 1、代码级缓存
1)数据缓存：是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得> 到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。
2)页面缓存：每次访问页面的时候，都会先检测相应的缓存页面文件是否存在，如果不存在，就重新动态生成，得新内容，显示页面并同> 时生成缓存页面文件，这样下次访问的时候页面文件就发挥作用了。(模板引擎和常见的一些PHP缓存机制类通常有此功能)
3)时间触发缓存：检查文件是否存在并且时间戳小于设置的过期时间,如果文件修改的时间戳比当前时间戳减去过期时间戳大，那么就用缓> 存，否则更新缓存。
4)内容触发缓存：当插入数据或更新数据时，强制更新PHP缓存机制。
5)静态缓存：是指静态化，直接生成HTML或XML等文本文件，有更新的时候重生成一次，适合于不太变化的页面。
- 2、服务器级缓存
1)内存缓存:著名就是Memcached，主要用于多台web服务器，是高性能的，分布式的内存对象PHP缓存机制系统，用于在动态应用中减少数> 据库负载，提升访问速度。
2)操作码缓存：就是在PHP代码解析编译的过程中进行缓存，主要有eaccelerator， apc， phpa，xcache等
3)数据库缓存：就是对sql语句及结果进行缓存，mysql中用的比较多，采用LRU（即least recently used 最近最少使用）算法。
4)基于反向代理的Web缓存:是指在外部请求过来时，设置缓存根据配置文件进行转向解析。这样，服务器请求就可以转发到我们指定的内部地址上，实际就相当于一个内容分发机。如：Nginx，SQUID(一个专用的代理服务器)，mod_proxy(apache2以上又分为mod_proxy和mod_cache)。
- 3、文件缓存
数据文件缓存：将封信频率低，读取率高的数据，缓存成文件，如三级联动数据。
全站静态化：静态HTML，不请求数据库，有利于SEO,页面加载速度快，服务器负担小
CDN缓存：内容分发网络，缓存主要包括 HTML、图片、CSS、JS、XML 等静态资源。
- 4、NoSQL缓存
Memcached 缓存:高性能的分布式内存缓存服务器,存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件等
Redis缓存:高性能的 K/V 数据库,五种常见数据结构：String,List,Set,Sorted set,Hash,
MongoDB缓存:是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的,学习网址：http://www.mongodb.org.cn
缓存的使用场景
一、比如实现一个简单的日志收集功能或发送大量短信、邮件的功能，实现方式是先将数据收集到队列中，然后有一个定时任务去消耗队列，处理该做的事情。
直接使用 Redis 的 lpush，rpop 或 rpush，lpop。
二、比如我们要存储用户信息，ID、姓名、电话、年龄、身高 ，怎么存储？
- 方案一：key => value
key = user_data_用户ID
value = json_encode(用户数据)
查询时，先取出key，然后进行json_decode解析。
- 方案二：hash
key = user_data_用户ID
hashKey = 姓名，value = xx
hashKey = 电话，value = xx
hashKey = 年龄，value = xx
hashKey = 身高，value = xx
查询时，取出key即可。
//新增
$redis->hSet(key, hashKey, value);
$redis->hSet(key, hashKey, value);
$redis->hSet(key, hashKey, value);
//编辑
$redis->hSet(key, hashKey, value);
//查询
$redis->hGetAll(key); //查询所有属性
$redis->hGet(key, hashKey); //查询某个属性
方案二 优于 方案一。
三、比如社交项目类似于新浪微博，个人中心的关注列表和粉丝列表，双向关注列表，还有热门微博，还有消息订阅 等等。
以上都用 Redis 提供的相关数据结构即可。
四、Memcached 只存储在内存中，而 Redis 既可以存储在内存中，也可以持久化到磁盘上。
如果需求中的数据需要持久化，请选择 Redis 。
缓存和数据库一致性
- 新增数据：先新增到数据库，再新增到缓存。
- 编辑数据：先删除缓存数据，再修改数据库中数据，再新增到缓存。
- 删除数据：先删除缓存数据，再删除数据库中数据。
- 查询数据：先查询缓存数据，没有，再查询数据库，再新增到缓存。
- 强一致性是很难保证的，比如事务一致性，时间点一致性，最终一致性等。
缓存使用问题
对于代码级缓存，除了服务器，网络会影响缓存，基本不会有什么大的问题。但是在高并发的应用中，服务器级缓存就可能会引起严重的问题，主要有以下三种情况：
缓存穿透
500w网站在接到用户请求时，会先判断缓存是否存在，如果存在就直接返回缓存内容，如果不存在，就直接查询DB，得到结果，缓存后再返回给用户。但是，如果用户请求的数据缓存中一直都不存在，那么就会直接查询DB，缓存就没起到作用了，如果请求量很大，就会给DB造成压力，甚至挂掉。
解决办法：对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。比如：用户请求某个用户abc的个人信息，但实际上abc用户并不存在，这里就会出现缓存穿透。如果在用户第一次请求时，以用户名作为一个key进行缓存，以后请教时，判断key是否存在，如果存在就返回定义好的结果，如果不存在，也不让它连续多次查询DB，这样就可以防止缓存被穿透了。
一、设置有规则的Key值，先验证Key是否符合规范。
二、接口限流、降级、熔断，请研究 istio：https://istio.io/
三、布隆过滤器。
四、为不存在的key值，设置空缓存和过期时间，如果存储层创建了数据，及时更新缓存。
缓存失效
引起这个问题的主要原因还是高并发的时候。比如500w网站默认缓存时间是10分钟，并发很高时可能会出在某一个时间 同时生成了很多的缓存，并且过期时间都一样，这个时候就可能引发一当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。
解决办法：将缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
缓存雪崩
这种情况可能出现在并发访问时候。如果缓存集中在一段时间内失效，DB的压力凸显。当发生大量的缓存穿透，例如对某个失效的缓存的大并发访问就造成了缓存雪崩。
解决办法：解决这个问题，其实是在缓存穿透的防止阶段，我们对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。
一、互斥锁，只允许一个请求去重建索引，其他请求等待缓存重建执行完，重新从缓存获取数据。
二、双缓存策略，原始缓存和拷贝缓存，当原始缓存失效请求拷贝缓存，原始缓存失效时间设置为短期，拷贝缓存设置为长期。