11.7、热点key重建优化

热点key重建优化

开发人员使用“缓存+过期时间”的策略既可以加速数据读写，又保证数据的定期更新，这种模式基本能够满足绝大部分需求。但是有两个问题如果同时出现，可能就会对应用造成致命的危害：

• 当前key是一个热点key（例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大。

• 重建缓存不能再短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等。

在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存，造成后端负载过大，甚至可能会让应用崩溃。

要解决这个问题也不是很复杂，但是不能为了解决这个问题给系统带来更多的麻烦，所以需要制定如下目标：

• 减少重建缓存的次数。

• 数据尽可能一致。

• 较少的潜在危险。

1. 互斥锁（mutex key）

   此方法只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可。

   下面代码使用Redis的setnx命令实现上述功能：

   String get (String key) {
       //从Redis中获取数据
       String value = redis.get(key);
       //如果value为空，则开始重构缓存
       if (value == null) {
           //只允许一个线程重构缓存，使用nx，并设置过期时间ex
           String mutexKey = "mutext:key:" + key;
           if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {
               //从数据源获取数据
               value = db.get(key);
               //回写Redis，并设置过期时间
               redis.setex(key, timeout, value);
               //删除 key_mutex
               redis.delete(mutexKey);
           }
           // 其他线程休息50毫秒后重试
           else {
               Thread.sleep(50);
               get(key);
           }
       }
       return value;
   }
   

   1）从Redis获取数据，如果值不为空，则直接返回值；否则执行下面的2.1）和2.2）步骤。

   2.1）如果set（nx和ex）结果为true，说明此时已经有其他线程正在执行构建缓存的工作，那么当前线程将休息指定时间（例如这里是50毫秒，取决于构建缓存的速度）后，重新执行函数，直到获取到数据。

2. 永远不过期

   “永远不过期”包含两层意思

   • 从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题，也就是“物理”不过期。

   • 从功能层面来看，为每个value设置一个逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存。

   从实战看，此方法有效杜绝了热点key产生的问题，但唯一不足的就是重构缓存期间，会出现数据不一致的情况，这取决于应用方是否容忍这种不一致。下面代码使用使用Redis进行模拟：

   String get (final String key) {
       V v = redis.get(key);
       String value = v.getValue();
       //逻辑过期时间
       long logicTimeout = v.getLogicTimeout();
       //如果逻辑过期时间小于当前时间，开始后台构建
       if (v.logicTimeout <= System.currentTimeMillis()) {
           String mutexKey = "mutex:key:" + key;
           if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {
               //重构缓存
               threadPool.execute(new Runnable(){
                   public void run () {
                       String dbValue = db.get(key);
                       redis.set(key, (dbValue, newLogicTiemout));
                       redis.delete(mutexKey);
                   }
               });
           }
       }
       return value;
   }
   

   作为一个并发量较大的应用，在使用缓存时有三个目标：第一，加快用户访问速度，提高用户体验。第二，降低后端负载，减少潜在风险。第三，保证数据“尽可能”及时更新。下面将按照这三个维度对上述解决方案进行分析。

   • 互斥锁（mutex key）：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果构建缓存过程出现问题或者时间较长，可能会存在思索和线程池阻塞的风险，但是这种方法能够较好地降低后端存储负载，并在一致性上做得比较好。

   • “永远不过期”：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点key产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。

   下面是两种解决方法的对比：

   解决方案	优点	缺点
   简单分布式锁	1.思路简单。2.保证一致性	1.代码复杂度增大。2.存在死锁的风险。3.存在线程池阻塞的风险
   “永远不过期”	基本杜绝热点key问题	1.不保证一致性。2.逻辑过期时间增加代码维护成本和内存成本。