缓存

1 缓存基础

1 缓存的读写模式

1.1 Cache Aside（旁路缓存）

• 适合场景
  • 数据一致性要求高，缓存数据更新比较复杂的业务。
• 缺点
  • 需要同时维护 缓存 和 DB 两个数据存储方，过于繁琐
• 写操作
  • 先更新数据库，直接将key从缓存中删除，然后由数据库驱动缓存数据的更新。
    • 数据库驱动缓存的更新如
      • 使用一个 Trigger 组件,读取并解析mysql的binlog，然后进行一些业务逻辑处理，更新缓存数据
    • 可以先删除缓存，再更新数据，再队列方式公共更新缓存，去除重复。
• 读操作
  • 先读缓存，如果缓存没有，则读数据库，同时将 数据库中读取的数据回写到缓存。

1.2 Read/Write Through（读写穿透）

• 适合场景
  • 数据有冷热区分
• 描述
  • 业务应用只关注一个存储服务即可，业务方的读写 cache 和 DB操作。 的操作，都由存储服务代理
• 存储服务 写操作
  • 先查 缓存，
    • 缓存存在 先更新 缓存，再更新db
    • 缓存不存在 只更新db
• 存储服务读
  • 先读缓存，缓存没有，读db，同时将db中数据回写到数据库。

1.3 Write Behind Caching（异步缓存写入）

• 适合场景
  • 写频率超高，需要合并写请求的业务，一致性要求不高。
• 缺点
  • 即数据的一致性变差，甚至在一些极端场景下可能会丢失数据，
• 描述
  • 由数据存储服务来管理 cache 和 DB 的读写，数据更新 只更新缓存，不直接更新db，改为异步批量的方式更新db。
• 存储服务 写操作
  • 先查 缓存，
    • 缓存存在 先更新缓存，异步批量更新db。
    • 缓存不存在 只更新db
• 存储服务读
  • 先读缓存，缓存没有，读db，同时将db中数据回写到数据库。

1.4 好的db缓存方案

1. 实时一致性方案

   • 采用“先写 MySQL，再删除 Redis”的策略，这种情况虽然也会存在两者不一致，但是需要满足的条件有点苛刻，所以是满足实时性条件下，能尽量满足一致性的最优解。
   • image.png

2. 最终一致性方案

   • 采用“先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis”，可以通过 Binlog，结合消息队列异步更新 Redis，是最终一致性的最优解。
   • 这种方案有个前提，查询的请求，不会回写 Redis。
   • image.png

3. 先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis（负责方案不推荐） 缓存双删

   • image.png
   • “删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面，那如何才能保证一定是在后面呢？网上给出的第一个方案是，让请求 A 的最后一次删除，等待 500ms。完全不行。
   • image.png

3 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析

可参考

1 缓存穿透

• 含义： 查询一个一定不存在的数据，然后导致查数据库，导致DB挂掉，有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞
• 原因
  • 系统设计，更多考虑的是正常路径，对特殊访问路径考虑欠缺。
• 解决方案：
  • 布隆过滤器，所有可能存在的key hash到一个足够大的bitmap中。不存在的key，被bitmap拦截掉。
    • 问题 如果数据量特别大，不合适
    • 解决
      • 10亿以内最佳（1.2GB），可以使用布隆过滤器
        • 10亿 用10倍大小的位图存储， 也就是 100 亿的二进制
      • 数据量过大，用布隆过滤器，缓存非法key
        • 会导致key持续高速增长
        • 要定期清零处理
  • 如果数据库查询为空（不管数据是不存在，还是系统故障），缓存都对空结果key缓存，过期时间会很短，最长不超过5分钟。
    • 问题 如果访问大量不存在key，也会占用大量存储空间
    • 解决
      • 设计的时间短一些，让它尽快过期
      • 设计一个独立的公共缓存非法key
        • 查询先查 正常缓存组件，如果没有再查非法key的缓存。
        • DB 查出来为空，就记录 非法key缓存

2 缓存雪崩

• 问题描述 部分缓存节点不可用，导致整个缓存体系甚至服务系统不可用的情况。

• 解决办法

  • 对业务db的访问增加读写开关
    • 当db 请求变慢，阻塞，慢请求超过阈值时，就关闭读开关。
    • 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。
  • 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。
      • 多个副本 尽量部署在不同 机架，保证可用。
  • 对缓存体系进行实时监控
    • 当请求访问的慢速比超过阀值时，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。

• 实际方案

  • redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
  • 本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
  • redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

• 含义： 某一时刻缓存全部失效，可能是 设置了相同的过期时间，可能redis挂掉

• 解决方案：

  • 大多数 加锁，或者队列方式
  • 简单方案 在原有失效时间基础上增加一个随机值 比如1-5分钟随机。
  • 做好集群

3 缓存击穿

• 含义 某一个key，在某个时间点被超高并发访问，恰好这个时间点过期了。 与雪崩区别这里 雪崩是很多key。
• 解决方案：
  • 使用互斥锁 redis分布式锁
  • 设置永不过期
    • 如 我解析规则 一直不过期，如果修改了， 手动清除缓存。
    • 通过后台定时刷新，根据缓存失效时间节点去批量刷新缓存数据
      • 这个适合 Key 失效时间相对固定的场景。
  • hystrix 做资源隔离

4 如何保证缓存与数据库双写的一致性

• 读
  • 先读缓存
    • 缓存没有 读数据库，然后取出数据放入缓存，同时响应
• 更新
  • 先更新数据库，然后删除缓存
    • 为什么是删除缓存，而不是更新缓存
      • 在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值
    • 问题：
      • 先更新数据库，删除缓存失败
        • 导致 数据库是新数据，缓存时旧的数据
      • 解决思路：
        • 先删除缓存，再更新数据库
          • 如果数据库修改失败，缓存时空的，数据库是旧的。
  • 最终 先删除缓存，再更新数据库
    • 问题:
      • 大并发，还没修改，但是缓存时空的，查到缓存时空的。
      • 解决思路
        • 还是要串行，考虑如何串行
          • 队列
            • 更新缓存 不管是读，还是写， 生成唯一标识，放入java队列中。
              • 队列还可以做过滤，相同的更新缓存没有意义。
                • 如 写到缓存后，后面读 可以直接从缓存中拿。
          • 锁实现呢？

5 缓存失效

• 因为很多key 设置了相同过期时间，导致一起失效
• 解决
  • 过期时间=baes时间+随机时间

6 如何设计一个动态缓存热点数据的策略

• 由于数据存储受限，系统并不是将所有数据都需要存放到缓存中的，而只是将其中一部分热点数据缓存起来
• 策略思路
  • 判断数据最新访问时间来做排名，并过滤掉不常访问的数据，只留下经常访问的数据
    • 如商品数据
      • 先通过缓存系统做一个排序队列（如存放1000个商品），系统根据商品访问时间 正序排序
      • 同时缓存系统定期过滤掉最后 200 个商品， 再从数据中 随机读取200 个商品，加入队列。
      • 这样 请求每次到达的时候，先从队列获取商品ID，如果命中，再根据ID 从另一个缓存结构 读取商品信息读取实际的商品信息，并返回。

7 热key 问题

• 问题

  • 热key，大流量，直接打到一个缓存机器，这个缓存机器很容易到达 CPU，网卡，带宽极限，从而导致缓存访问变慢。

• 解决

  • 找到热key
    • 提前评估可能出现的热key
    • 突发的可以用 spark，flink 进行事实分析
    • 之前发生的，可以通过hadoop 离线计算。 找到最近历史数据中的热 key
  • 将热 key 分散，
    • 如 hotkey 被分散成 hotkey#1, hotkey#2, ... hotkeyn。 n 就是key分散的多个缓存节点。
    • 客户端访问 随机 hotkey 1-n 的后缀。
  • 也可以
    • key 名字不变，对缓存提前进行多副本，多级结合的缓存架构
    • 对缓存监控，快速扩容来减少热key的冲击
    • 业务端将热key记录在本地缓存。

8 大key 问题

• 方案
  • 设计缓存阈值，当value 超过阈值，进行压缩
  • 大value 对于结构元素很多 如set， 可以进行序列化构建，通过restore 一次性写入。
  • 将大value拆分，，尽量减少大 key 的存在
  • 由于一些大key 一旦穿透到DB，加载耗时，可以设置过期时间长一些。

9 数据不一致

• 问题

  • 如 更新 DB 后，写缓存失败，导致缓存的是老数据
  • 采用 rehash 自动漂移策略，多个副本数据不一致

• 解决

  • 缓存更新失败以后，进行重试
    • 如果重试失败 ，缓存服务出了问题， 写入MQ服务， 缓存服务恢复，从MQ 删除。
  • 缓存设置较短的时间，让缓存及时过期。
  • 不采用rehash 飘逸策略，而采用缓存分层策略。

10 懒加载的缓存过期方案，性能毛刺 23讲搞定后台架构实战

• 懒加载的缓过过期方案
  • Redis 作为主存储，MySQL 作为兜底来构建
  • 当读服务接受请求时，会先去缓存中查询数据，如果没有查询到数据，就会降级到数据库中查询，并将查询结果保存在 Redis 中，以供下一次请求进行查询。保存在 Redis 中的数据会设置一个过期时间，防止数据库的数据变更了，请求还一直读取缓存中的脏数据
• 性能毛刺
  • 当缓存过期时，读服务的请求都会穿透到数据库中，对于穿透请求的性能和使用缓存的性能差距非常大，时常是毫秒和秒级别的差异。
• 解决方案
  • 全量缓存（适合读类型的业务）
    • 将数据库种的所有数据都存储在缓存种，同时在缓存种不设置过期时间的一种实现方式。
    • image.png
      • 没有解决分布式事务问题，反而把问题放大了。
  • 基于 Binlog 的全量缓存的基本架构
    • binlog 的开源工具
      • Canal
      • mysql_Streamer
      • Maxwell
      • Databus
    • image.png
    • image.png
    • image.png
      • 优化
        • image.png
    • 缺点
      • 提升了系统的整体复杂度
        • 整个资源同步 的流程变长，且关注点合出错点由一个中间件变成了两个
      • 缓存的容量会成倍上升，响应的资源成本也大幅上升
        • 在一些对性能要求极致且是实时性高的场景下，只能进行取舍。
        • 优化
          • 缓存数据进行筛选，有业务含义且被查询
          • 存储在缓存种的数据可以进行压缩。

            • 数据json 序列号时候，字段上添加替代标识。 -
              image.png
            • 如果使用的redis hash 结构。hash结构 field 字段 也可以用 json 标识一样的模式
          • 使用全量缓存 承接所有请求时候，会出现无法感知缓存丢失问题。
            • image.png
            • image.png
          • image.png
    • 技巧
      • redis 还是可能丢失数据，使用 异步校准加报警及自动化补齐的方式来应对
        • 从缓存获取数据
        • 通过mq通知对比程序
        • 对比程序根据条件 查询数据库
        • 进行对比，不一致进行告警，并自动把数据刷新至缓存。

11 数据并发竞争

• 描述
  • 在高并发访问场景，一旦缓存访问没有找到数据，大量请求就会并发查询 DB，导致 DB 压力大增的现象
  • 主要是同一个key
• 解决
  • 1 使用全局锁
  • 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

4 常见系统设计

1 秒杀系统缓存解析

• 设计原则
  • 尽力将请求拦截在系统上游，减轻后端压力。
  • 充分利用缓存，提高系统性能和可用性。
• 架构设计

  • 前端静态资源 cdn 前置

  • 前端请求限制

  • 负载均衡分发请求

  • web 服务预先处理

    • 权限检测
    • 服务前置检查

  • 业务请求处理

    • 所有处理交给缓存
    • 后续事务操作 通过MQ 缓存，降低 db压力。

2 海量计数缓存解析

• chang