缓存七大经典问题

目录

一、缓存失效

二、缓存穿透

三、缓存雪崩

四、数据不一致

五、数据并发竞争

六、Hot key

七、Big key

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一、缓存失效

问题描述

一次性缓存大量数据，设置了相同过期时间，同时失效。

解决方案

即相同业务数据写缓存时，在基础过期时间之上，再加一个随机的过期时间，让数据在未来一段时间内慢慢过期，避免瞬时全部过期，对DB造成过大压力。

过期时间 = base 时间 + 随机时间

二、缓存穿透

问题描述

有特殊访客在查询一个不存在的 key，导致每次查询都会穿透到 DB。

解决方案

1、查询这些不存在的数据时，第一次查 DB，虽然没查到结果返回 NULL，仍然记录这个 key 到缓存，只是这个 key 对应的 value 是一个特殊设置的值。

注：如果特殊访客持续访问大量的不存在的 key，这些 key 即便只存一个简单的默认值，也会占用大量的缓存空间，导致正常 key 的命中率下降。所以进一步的改进措施是，对这些不存在的 key 只存较短的时间，让它们尽快过期；或者将这些不存在的 key 存在一个独立的公共缓存，从缓存查找时，先查正常的缓存组件，如果 miss，则查一下公共的非法 key 的缓存，如果后者命中，直接返回，否则穿透 DB，如果查出来是空，则回种到非法 key 缓存，否则回种到正常缓存。

2、构建一个 BloomFilter 缓存过滤器，记录全量数据，这样访问数据时，可以直接通过 BloomFilter 判断这个 key 是否存在，如果不存在直接返回即可，根本无需查缓存和 DB。

注：BloomFilter 要缓存全量的 key，这就要求全量的 key 数量不大，10亿 条数据以内最佳，因为 10亿 条数据大概要占用 1.2GB 的内存。也可以用 BloomFilter 缓存非法 key，每次发现一个 key 是不存在的非法 key，就记录到 BloomFilter 中，这种记录方案，会导致 BloomFilter 存储的 key 持续高速增长，为了避免记录 key 太多而导致误判率增大，需要定期清零处理。

三、缓存雪崩

问题描述

缓存雪崩是指部分缓存节点不可用，导致整个缓存体系甚至甚至服务系统不可用的情况。

解决方案

1、对业务 DB 的访问增加读写开关，当发现 DB 请求变慢、阻塞，慢请求超过阈值时，就会关闭读开关，部分或所有读 DB 的请求进行 failfast 立即返回，待 DB 恢复后再打开读开关。

2、对缓存增加多个副本，缓存异常或请求 miss 后，再读取其他缓存副本，而且多个缓存副本尽量部署在不同机架，从而确保在任何情况下，缓存系统都会正常对外提供服务。

3、对缓存体系进行实时监控，当请求访问的慢速比超过阈值时，及时报警，通过机器替换、服务替换进行及时恢复；也可以通过各种自动故障转移策略，自动关闭异常接口、停止边缘服务、停止部分非核心功能措施，确保在极端场景下，核心功能的正常运行。

四、数据不一致

问题描述

同一份数据，可能会同时存在 DB 和缓存之中。那就有可能发生，DB 和缓存的数据不一致。如果缓存有多个副本，多个缓存副本里的数据也可能会发生不一致现象。

解决方案

1、cache 更新失败后，可以进行重试，如果重试失败，则将失败的 key 写入队列机服务，待缓存访问恢复后，将这些 key 从缓存删除。这些 key 在再次被查询时，重新从 DB 加载，从而保证数据的一致性。

2、缓存时间适当调短，让缓存数据及早过期后，然后从 DB 重新加载，确保数据的最终一致性。

3、不采用 rehash 漂移策略，而采用缓存分层策略，尽量避免脏数据产生。

五、数据并发竞争

问题描述

主要是由于多个进程/线程中，有大量并发请求获取相同的数据，而这个数据 key 因为正好过期、被剔除等各种原因在缓存中不存在，这些进程/线程之间没有任何协调，然后一起并发查询 DB，请求那个相同的 key，最终导致 DB 压力大增。

解决方案

1、使用全局锁。即当缓存请求 miss 后，先尝试加全局锁，只有加全局锁成功的线程，才可以到 DB 去加载数据。其他进程/线程在读取缓存数据 miss 时，如果发现这个 key 有全局锁，就进行等待，待之前的线程将数据从 DB 回种到缓存后，再从缓存获取。

2、对缓存数据保持多个备份，即便其中一个备份中的数据过期或被剔除了，还可以访问其他备份，从而减少数据并发竞争的情况。

六、Hot key

问题描述

对于大多数互联网系统，数据是分冷热的。比如最近的新闻、新发表的微博被访问的频率最高，而比较久远的之前的新闻、微博被访问的频率就会小很多。而在突发事件发生时，大量用户同时去访问这个突发热点信息，访问这个 Hot key，这个突发热点信息所在的缓存节点就很容易出现过载和卡顿现象，甚至会被 Crash。

解决方案

要解决这种极热 key 的问题，首先要找出这些 Hot key 来。对于重要节假日、线上促销活动、集中推送这些提前已知的事情，可以提前评估出可能的热 key 来。而对于突发事件，无法提前评估，可以通过 Spark，对应流任务进行实时分析，及时发现新发布的热点 key。而对于之前已发出的事情，逐步发酵成为热 key 的，则可以通过 Hadoop 对批处理任务离线计算，找出最近历史数据中的高频热 key。

找到热 key 后，就有很多解决办法了。首先可以将这些热 key 进行分散处理，比如一个热 key 名字叫 hotkey，可以被分散为 hotkey#1、hotkey#2、hotkey#3，……hotkey#n，这 n 个 key 分散存在多个缓存节点，然后 client 端请求时，随机访问其中某个后缀的 hotkey，这样就可以把热 key 的请求打散，避免一个缓存节点过载。

其次，也可以 key 的名字不变，对缓存提前进行多副本+多级结合的缓存架构设计。

再次，如果热 key 较多，还可以通过监控体系对缓存的 SLA 实时监控，通过快速扩容来减少热 key 的冲击。

最后，业务端还可以使用本地缓存，将这些热 key 记录在本地缓存，来减少对远程缓存的冲击。

七、Big key

问题描述

大 key，是指在缓存访问时，部分 Key 的 Value 过大，读写、加载易超时的现象。

解决方案

1、果数据存在 Mc 中，可以设计一个缓存阈值，当 value 的长度超过阈值，则对内容启用压缩，让 KV 尽量保持小的 size，其次评估大 key 所占的比例，在 Mc 启动之初，就立即预写足够数据的大 key，让 Mc 预先分配足够多的 trunk size 较大的 slab。确保后面系统运行时，大 key 有足够的空间来进行缓存。 

2、如果数据存在 Redis 中，比如业务数据存 set 格式，大 key 对应的 set 结构有几千几万个元素，这种写入 Redis 时会消耗很长的时间，导致 Redis 卡顿。此时，可以扩展新的数据结构，同时让 client 在这些大 key 写缓存之前，进行序列化构建，然后通过 restore 一次性写入