Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

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一、緩存一致性問題

當(dāng)數(shù)據(jù)時(shí)效性要求很高時(shí)，需要保證緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的保持一致，而且需要保證緩存節(jié)點(diǎn)和副本中的數(shù)據(jù)也保持一致，不能出現(xiàn)差異現(xiàn)象。

這就比較依賴緩存的過期和更新策略。一般會(huì)在數(shù)據(jù)發(fā)生更改的時(shí)，主動(dòng)更新緩存中的數(shù)據(jù)或者移除對(duì)應(yīng)的緩存。

二、緩存并發(fā)問題

緩存過期后將嘗試從后端數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，這是一個(gè)看似合理的流程。但是，在高并發(fā)場景下，有可能多個(gè)請求并發(fā)的去從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，對(duì)后端數(shù)據(jù)庫造成極大的沖擊，甚至導(dǎo)致 “雪崩”現(xiàn)象。

此外，當(dāng)某個(gè)緩存key在被更新時(shí)，同時(shí)也可能被大量請求在獲取，這也會(huì)導(dǎo)致一致性的問題。那如何避免類似問題呢？

我們會(huì)想到類似“鎖”的機(jī)制，在緩存更新或者過期的情況下，先嘗試獲取到鎖，當(dāng)更新或者從數(shù)據(jù)庫獲取完成后再釋放鎖，其他的請求只需要犧牲一定的等待時(shí)間，即可直接從緩存中繼續(xù)獲取數(shù)據(jù)。

三、緩存穿透問題

緩存穿透在有些地方也稱為“擊穿”。很多朋友對(duì)緩存穿透的理解是：由于緩存故障或者緩存過期導(dǎo)致大量請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，從而對(duì)數(shù)據(jù)庫造成巨大沖擊。

這其實(shí)是一種誤解。真正的緩存穿透應(yīng)該是這樣的：

在高并發(fā)場景下，如果某一個(gè)key被高并發(fā)訪問，沒有被命中，出于對(duì)容錯(cuò)性考慮，會(huì)嘗試去從后端數(shù)據(jù)庫中獲取，從而導(dǎo)致了大量請求達(dá)到數(shù)據(jù)庫，而當(dāng)該key對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)本身就是空的情況下，這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫中并發(fā)的去執(zhí)行了很多不必要的查詢操作，從而導(dǎo)致巨大沖擊和壓力。

可以通過下面的幾種常用方式來避免緩存?zhèn)鹘y(tǒng)問題：

1、緩存空對(duì)象

對(duì)查詢結(jié)果為空的對(duì)象也進(jìn)行緩存，如果是集合，可以緩存一個(gè)空的集合（非null），如果是緩存單個(gè)對(duì)象，可以通過字段標(biāo)識(shí)來區(qū)分。這樣避免請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫。

同時(shí)，也需要保證緩存數(shù)據(jù)的時(shí)效性。這種方式實(shí)現(xiàn)起來成本較低，比較適合命中不高，但可能被頻繁更新的數(shù)據(jù)。

2、單獨(dú)過濾處理

對(duì)所有可能對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)為空的key進(jìn)行統(tǒng)一的存放，并在請求前做攔截，這樣避免請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫。這種方式實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)復(fù)雜，比較適合命中不高，但是更新不頻繁的數(shù)據(jù)。

四、緩存顛簸問題

緩存的顛簸問題，有些地方可能被成為“緩存抖動(dòng)”，可以看做是一種比“雪崩”更輕微的故障，但是也會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)系統(tǒng)造成沖擊和性能影響。一般是由于緩存節(jié)點(diǎn)故障導(dǎo)致。業(yè)內(nèi)推薦的做法是通過一致性Hash算法來解決。

五、緩存的雪崩現(xiàn)象

緩存雪崩就是指由于緩存的原因，導(dǎo)致大量請求到達(dá)后端數(shù)據(jù)庫，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫崩潰，整個(gè)系統(tǒng)崩潰，發(fā)生災(zāi)難。

導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因有很多種，上面提到的“緩存并發(fā)”，“緩存穿透”，“緩存顛簸”等問題，其實(shí)都可能會(huì)導(dǎo)致緩存雪崩現(xiàn)象發(fā)生。這些問題也可能會(huì)被惡意攻擊者所利用。

還有一種情況，例如某個(gè)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)，系統(tǒng)預(yù)加載的緩存周期性集中失效了，也可能會(huì)導(dǎo)致雪崩。為了避免這種周期性失效，可以通過設(shè)置不同的過期時(shí)間，來錯(cuò)開緩存過期，從而避免緩存集中失效。

從應(yīng)用架構(gòu)角度，我們可以通過限流、降級(jí)、熔斷等手段來降低影響，也可以通過多級(jí)緩存來避免這種災(zāi)難。

此外，從整個(gè)研發(fā)體系流程的角度，應(yīng)該加強(qiáng)壓力測試，盡量模擬真實(shí)場景，盡早的暴露問題從而防范。

六、緩存無底洞現(xiàn)象

該問題由 facebook 的工作人員提出的， facebook 在 2010 年左右，memcached 節(jié)點(diǎn)就已經(jīng)達(dá)3000 個(gè)，緩存數(shù)千 G 內(nèi)容。

他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題---memcached 連接頻率，效率下降了，于是加 memcached 節(jié)點(diǎn)，添加了后，發(fā)現(xiàn)因?yàn)檫B接頻率導(dǎo)致的問題，仍然存在，并沒有好轉(zhuǎn)，稱之為”無底洞現(xiàn)象”。 

目前主流的數(shù)據(jù)庫、緩存、Nosql、搜索中間件等技術(shù)棧中，都支持“分片”技術(shù)，來滿足“高性能、高并發(fā)、高可用、可擴(kuò)展”等要求。

有些是在client端通過Hash取模（或一致性Hash）將值映射到不同的實(shí)例上，有些是在client端通過范圍取值的方式映射的。當(dāng)然，也有些是在服務(wù)端進(jìn)行的。

但是，每一次操作都可能需要和不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信來完成，實(shí)例節(jié)點(diǎn)越多，則開銷會(huì)越大，對(duì)性能影響就越大。

主要可以從如下幾個(gè)方面避免和優(yōu)化：

1、數(shù)據(jù)分布方式

有些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可能適合Hash分布，而有些業(yè)務(wù)適合采用范圍分布，這樣能夠從一定程度避免網(wǎng)絡(luò)IO的開銷。

2、IO優(yōu)化

可以充分利用連接池，NIO等技術(shù)來盡可能降低連接開銷，增強(qiáng)并發(fā)連接能力。

3、數(shù)據(jù)訪問方式

一次性獲取大的數(shù)據(jù)集，會(huì)比分多次去獲取小數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)IO開銷更小。

當(dāng)然，緩存無底洞現(xiàn)象并不常見。在絕大多數(shù)的公司里可能根本不會(huì)遇到。

感謝各位的閱讀，以上就是“Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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