前几天，我司出了个篓子。当时正值某喜闻乐见的关键比赛结束，一堆人打开我司app准备看点东西，结果从来没有感受到过这么多关注量的该功能瞬间幸福到眩晕，触发了熔断，结果就是大量兴致冲冲打开app准备看该比赛结果的人被迫刷了十分钟三天前的野外跑酷，负责内容的人火大到直接骂娘。
虽然这个业务不是我负责，但是也跟相关的人聊了下情况，感慨了一下，于是有了这一篇文章。
1.为何需要缓存？
在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。
做个简单计算，如果我们需要某个数据，该数据从数据库磁盘读出来需要0.1s，从交换机传过来需要0.05s，那么每个请求完成最少0.15s（当然，事实上磁盘和网络IO也没有这么慢，这里只是举例），该数据库服务器每秒只能响应67个请求；而如果该数据存在于本机内存里，读出来只需要10us，那么每秒钟能够响应100，000个请求。
通过将高频使用的数据存在离cpu更近的位置，以减少数据传输时间，从而提高处理效率，这就是缓存的意义。
2.在哪里用缓存？
一切地方。例如：
- 我们从硬盘读数据的时候，其实操作系统还额外把附近的数据都读到了内存里
- 例如，CPU在从内存里读数据的时候，也额外读了许多数据到各级cache里
- 各个输入输出之间用buffer保存一批数据统一发送和接受，而不是一个byte一个byte的处理
上面这是系统层面，在软件系统设计层面，很多地方也用了缓存：
- 浏览器会缓存页面的元素，这样在重复访问网页时，就避开了要从互联网上下载数据（例如大图片）
- web服务会把静态的东西提前部署在CDN上，这也是一种缓存
- 数据库会缓存查询，所以同一条查询第二次就是要比第一次快
- 内存数据库（如redis）选择把大量数据存在内存而非硬盘里，这可以看作是一个大型缓存，只是把整个数据库缓存了起来
- 应用程序把最近几次计算的结果放在本地内存里，如果下次到来的请求还是原请求，就跳过计算直接返回结果
3.本次事故分析
回到本文开始的问题上，该系统是怎么设计的呢？底层是数据库，中间放了一层redis，前面的业务系统所需的数据都直接从redis里取，然后计算出结果返回给app；数据库和redis的同步另外有程序保证，避免redis的穿透，防止了程序里出现大量请求从redis里找不到，于是又一窝蜂的去查数据库，直接压垮数据库的情况。从这个角度讲，其实这一步是做的还可以的。
但是这个系统有两个问题：
1.业务系统需要的数据虽然都在redis里，但是是分开存放的。什么意思呢，比如我前台发起一个请求，后台先去redis里取一下标题，然后再取一下作者，然后再取一下内容，再取一下评论，再取一下转发数等等……结果前台一次请求，后台要请求redis十几次。高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。
2.其实做业务的那波人也意识到了这个情况可能发生，所以做了熔断机制，另起了一个缓存池，里面放了一些备用数据，如果主业务超时，直接从缓存池里取数据返回。但是他们设计的时候没想周全，这个备选池的数据过期时间设计的太长了，里面居然还有三天前更新进去的数据，最终导致了一大波用户刷出来三天前的野外生态小视频……
说到这，不知道读者有没有意识到他们最致命的一个问题：这个业务系统完全没有考虑本地缓存（也就是在业务服务器内存里做缓存）。比如像我们这种app，一旦大量用户同一时间涌进来，必定都是奔着少数几个内容去的，这种特别集中的高频次极少量数据访问，又不需要对每个用户做特化的，简直就是在脸上写上“请缓存我”。
这时候，如果能在业务端做一层本地缓存，直接把算好的数据本地存一份，那么就会极大减少网络和redis的压力，不至于当场触发熔断了。
4.浅谈缓存的那些坑
缓存很有用，但是缓存用不好也会埋很多坑：
缓存穿透
缓存穿透是说收到了一个请求，但是该请求缓存里没有，只能去数据库里查询，然后放进缓存。这里面有两个风险，一个是同时有好多请求访问同一个数据，然后业务系统把这些请求全发到了数据库；第二个是有人恶意构造一个逻辑上不存在的数据，然后大量发送这个请求，这样每次请求都会被发送到数据库，可能导致数据挂掉。
怎么应对这种情况呢？对于恶意访问，一个思路是事先做校验，对恶意数据直接过滤掉，不要发到数据库层；第二个思路是缓存空结果，就是对查询不存在的数据仍然记录一条该数据不存在在缓存里，这样能有效的减少查询数据库的次数。
那么非恶意访问呢？这个要结合缓存击穿来讲。
缓存击穿
上面提到的某个数据没有，然后好多请求都被发到数据库其实可以归为缓存击穿的范畴：对于热点数据，当数据失效的一瞬间，所有请求都被下放到数据库去请求更新缓存，数据库被压垮。
怎么防范这种问题呢？一个思路是全局锁，就是所有访问某个数据的请求都共享一个锁，获得锁的那个才有资格去访问数据库，其他线程必须等待。但是现在的业务都是分布式的，本地锁没法控制其他服务器也等待，所以要用到全局锁，比如用redis的setnx实现全局锁。
另一个思路是对即将过期的数据主动刷新，做法可以有很多，比如起一个线程轮询数据，比如把所有数据划分为不同的缓存区间，定期分区间刷新数据等等。这第二个思路又和我们接下来要讲的缓存雪崩有关系。
缓存雪崩
缓存雪崩是指比如我们给所有的数据设置了同样的过期时间，然后在某一个历史性时刻，整个缓存的数据全部过期了，然后瞬间所有的请求都被打到了数据库，数据库就崩了。
解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么是给每个key的过期时间加个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。
缓存刷新
说到刷新缓存，其实也有坑的。比如我之前的一份工作里，有一次大活动，正是如火如荼的时候，所有的广告位突然都变空白了。后来追查原因，所有的广告素材都在缓存里，然后起了个程序，专门负责刷新缓存，每次把当前的素材全量刷新。
坏就坏在这个全量上。因为大活动的时候流量极大，广告更新压力也很大，把负责提供更新素材的程序压崩了。刷新缓存的程序在请求时，收到了一个返回结果Null。接下来就喜闻乐见了，刷新程序根据这个null，清空了整个缓存，所有广告素材都失效了。
总之，想要做好高并发系统的缓存，就要考虑到各种边角情况，小心设计，任何细小的疏忽都可能导致系统崩溃。
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