【分布式】缓存穿透、缓存雪崩，缓存击穿解决方案

阅读文本大概需要5分钟。

一、什么样的数据适合缓存

二、缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

 解决方案：

1）有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力。

2）另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

 

三、缓存雪崩：

缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

解决方案：

1）在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

2）可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存。

3）不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。

4）做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。

四、缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。 
缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案：

1）后台刷新

后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是30分钟,那么job每隔29分钟定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中).

注：这种方案比较容易理解，但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的业务，key 比较分散的则不太适合，实现起来也比较复杂。

2）检查更新

将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接,可以添加新字段,可以采用单独的key保存..不管用什么方式,只要两者建立好关联关系就行).在每次执行get操作后,都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比,如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值),则主动更新缓存.这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一一样,让数据不过期.)

注：这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00，而 11:59 到 12:00这 1 分钟时间里恰好没有 get 请求过来，又恰好请求都在 11:30 分的时 候高并发过来，那就悲剧了。这种情况比较极端，但并不是没有可能。因为“高 并发”也可能是阶段性在某个时间点爆发。

3）分级缓存

采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式，L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长。 请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。

注：这种方式，主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现。所以，当数据更 新时，只能淘汰 L1 缓存，不能同时将 L1 和 L2 中的缓存同时淘汰。L2 缓存中 可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且，这种方案 可能会造成额外的缓存空间浪费。

4）加锁

方法1：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

// 方法1:      public   synchronized List getData01() {          List result =  new   ArrayList();          // 从缓存读取数据          result = getDataFromCache();          if   (result.isEmpty()) {              // 从数据库查询数据              result = getDataFromDB();              // 将查询到的数据写入缓存              setDataToCache(result);          }          return   result;      }

 

注：这种方式确实能够防止缓存失效时高并发到数据库,但是缓存没有失效的时候,在从缓存中拿数据时需要排队取锁,这必然会大大的降低了系统的吞吐量.

方法2：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

// 方法2:      static   Object  lock   =  new   Object();        public   List getData02() {          List result =  new   ArrayList();          // 从缓存读取数据          result = getDataFromCache();          if   (result.isEmpty()) {              synchronized ( lock ) {                  // 从数据库查询数据                  result = getDataFromDB();                  // 将查询到的数据写入缓存                  setDataToCache(result);              }          }          return   result;      }

 

注：这个方法在缓存命中的时候,系统的吞吐量不会受影响,但是当缓存失效时,请求还是会打到数据库,只不过不是高并发而是阻塞而已.但是,这样会造成用户体验不佳,并且还给数据库带来额外压力.

方法3：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

//方法3      public   List getData03() {          List result =  new   ArrayList();          // 从缓存读取数据          result = getDataFromCache();          if   (result.isEmpty()) {              synchronized ( lock ) {              //双重判断,第二个以及之后的请求不必去找数据库,直接命中缓存                  // 查询缓存                  result = getDataFromCache();                  if   (result.isEmpty()) {                      // 从数据库查询数据                      result = getDataFromDB();                      // 将查询到的数据写入缓存                      setDataToCache(result);                  }              }          }          return   result;      }

 

注：双重判断虽然能够阻止高并发请求打到数据库,但是第二个以及之后的请求在命中缓存时,还是排队进行的.比如,当30个请求一起并发过来,在双重判断时,第一个请求去数据库查询并更新缓存数据,剩下的29个请求则是依次排队取缓存中取数据.请求排在后面的用户的体验会不爽.

方法4：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

static   Lock reenLock =  new   ReentrantLock();        public   List getData04() throws InterruptedException {          List result =  new   ArrayList();          // 从缓存读取数据          result = getDataFromCache();          if   (result.isEmpty()) {              if   (reenLock.tryLock()) {                  try   {                      System. out .println( "我拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存" );                      // 从数据库查询数据                      result = getDataFromDB();                      // 将查询到的数据写入缓存                      setDataToCache(result);                  }  finally   {                      reenLock.unlock(); // 释放锁                  }                }  else   {                  result = getDataFromCache(); // 先查一下缓存                  if   (result.isEmpty()) {                      System. out .println( "我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下" );                      Thread.sleep(100); // 小憩一会儿                      return   getData04(); // 重试                  }              }          }          return   result;      }

　　

注：最后使用互斥锁的方式来实现，可以有效避免前面几种问题.

当然,在实际分布式场景中，我们还可以使用 redis、tair、zookeeper 等提供的分布式锁来实现.但是,如果我们的并发量如果只有几千的话,何必杀鸡焉用牛刀呢?

来源：http://www.cnblogs.com/dream-to-pku/p/9153999.html
作者：霓裳梦竹

☆

往期精彩

☆

01 漫谈发版哪些事，好课程推荐

02 Linux的常用最危险的命令

03 精讲Spring Boot—入门+进阶+实例

04 优秀的Java程序员必须了解的GC哪些

05 互联网支付系统整体架构详解

关注我

每天进步一点点

很干！必须好看☟