4種常見的緩存問題及解決方案詳解

前言

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使用緩存可以緩解大流量壓力，顯著提高程序的性能。我們在使用緩存系統(tǒng)時(shí)，尤其是大并發(fā)情況下，經(jīng)常會遇到一些“疑難雜癥”。本文總結(jié)了一些使用緩存時(shí)常見的問題及解決方案，以后在遇到這類問題時(shí)可以作為參考，在設(shè)計(jì)緩存系統(tǒng)的時(shí)候也應(yīng)該考慮這些常見的情況。

為了表述方便，本文以數(shù)據(jù)庫查詢緩存為例，使用緩存可以減小對數(shù)據(jù)庫的壓力。

緩存穿透

我們在使用緩存時(shí)，往往先嘗試去緩存中取值，如果沒有，再去數(shù)據(jù)庫取值，如果數(shù)據(jù)庫也沒有值，則根據(jù)業(yè)務(wù)需求，返回空或者拋異常。

如果用戶一直訪問一個(gè)數(shù)據(jù)庫不存在的數(shù)據(jù)，比如id為-1的數(shù)據(jù)，就會導(dǎo)致每次請求都會先去緩存查一次，然后再去數(shù)據(jù)庫查一次，造成嚴(yán)重的性能問題。這種情況就叫緩存穿透。

解決方案

以下幾種解決方案：

• 對請求參數(shù)做校驗(yàn)，比如用戶鑒權(quán)校驗(yàn)，id做基礎(chǔ)校驗(yàn)，id <= 0的直接攔截。

• 如果查詢到數(shù)據(jù)庫沒有值，也將對應(yīng)的key存進(jìn)緩存中，value為null。這樣下次查詢就直接從緩存返回了。但這里的key的緩存時(shí)間應(yīng)該比較短，比如30s。防止后面在數(shù)據(jù)庫插入了這條數(shù)據(jù)，而用戶獲取不到。

• 使用布隆過濾器，判斷一個(gè)key是否已經(jīng)查過了，如果已經(jīng)查過了，就不去數(shù)據(jù)庫查詢。

緩存擊穿

緩存擊穿指的是，一個(gè)key的訪問量非常大，比如某秒殺活動，有1w/s的并發(fā)量。這個(gè)key在某一時(shí)刻過期，那這些大量的請求就會一瞬間到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫可能會直接崩潰。

解決方案

緩存擊穿的解決方案也有幾種，可以配合使用：

• 對于熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，慎重考慮過期時(shí)間，確保熱點(diǎn)期間key不會過期，甚至有些可以設(shè)置永不過期。

• 使用互斥鎖（比如Java的多線程鎖機(jī)制），第一個(gè)線程訪問key的時(shí)候就鎖住，等查詢數(shù)據(jù)庫返回后，把值插入到緩存后再釋放鎖，這樣后面的請求就可以直接取緩存里面的數(shù)據(jù)了。

緩存雪崩

緩存雪崩指的是，在某一時(shí)刻，多個(gè)key失效。這樣就會有大量的請求從緩存中獲取不到值，全部到數(shù)據(jù)庫。還有另一種情況，就是緩存服務(wù)器宕機(jī)，也算做緩存雪崩。

解決方案

針對上述兩種情況，緩存雪崩有兩種解決方案：

• 對每個(gè)key的過期時(shí)間設(shè)置一個(gè)隨機(jī)值，而不是所有key都相同。

• 使用高可用的分布式緩存集群，確保緩存的高可用性，比如redis-cluster。

雙寫不一致

在使用數(shù)據(jù)庫緩存的時(shí)候，讀和寫的流程往往是這樣的：

• 讀取的時(shí)候，先讀取緩存，如果緩存中沒有，就直接從數(shù)據(jù)庫中讀取，然后取出數(shù)據(jù)后放入緩存

• 更新的時(shí)候，先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫

所謂雙寫不一致，就是在發(fā)生寫操作（更新）的時(shí)候或?qū)懖僮髦?，可能會存在?shù)據(jù)庫里面的值和緩存中的值不同的情況。

為什么更新的時(shí)候要先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫？因?yàn)槿绻雀聰?shù)據(jù)庫，然后在刪除緩存的時(shí)候失敗了，就會造成緩存里面的值和數(shù)據(jù)庫的值不一致。

然而這樣并不能完全避免雙寫不一致問題。假設(shè)在大并發(fā)情景下，一個(gè)線程先刪除緩存，然后取更新數(shù)據(jù)庫，這個(gè)時(shí)候另一個(gè)線程去取緩存，發(fā)現(xiàn)沒有值，于是去讀數(shù)據(jù)庫，然后把數(shù)據(jù)庫舊的值設(shè)置進(jìn)緩存。等第一個(gè)線程更新完數(shù)據(jù)庫后，數(shù)據(jù)庫里面就是新的值，而緩存里面是舊的值，所以就存在了數(shù)據(jù)不一致的問題。

一個(gè)比較簡單的解決辦法是把過期時(shí)間設(shè)置得比較低，這樣就只有在緩存沒過期之前存在數(shù)據(jù)不一致問題，在一些業(yè)務(wù)場景下也還能接受。

另一種解決方案是使用隊(duì)列輔助。先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存。如果刪除失敗，就放進(jìn)隊(duì)列。然后另一個(gè)任務(wù)從隊(duì)列中取出消息，不斷去重試刪除相應(yīng)的key。

還有一種解決方案是使用對一個(gè)數(shù)據(jù)使用一個(gè)隊(duì)列，使讀寫操作串行化。比如對id為n的數(shù)據(jù)建立一個(gè)隊(duì)列。對這條數(shù)據(jù)的寫操作，刪除緩存后，放進(jìn)一個(gè)隊(duì)列；然后另一個(gè)線程過來了，發(fā)現(xiàn)沒有緩存，則把這個(gè)讀操作也放進(jìn)這個(gè)隊(duì)列里面。

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不過這樣會增加程序的復(fù)雜性，串行化也會降低程序的吞吐量，可能得不償失。一般主流的解決方案還是先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫?？梢詽M足絕大部分需求。

最后

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