為什么大多數(shù)IP地址通常以192.168開頭？

2021-03-06    分類： 網(wǎng)站建設(shè)

我們使用緩存的主要目是提升查詢速度和保護數(shù)據(jù)庫等稀缺資源不被占滿。而緩存最常見的問題是緩存穿透、擊穿和雪崩，在高并發(fā)下這三種情況都會有大量請求落到數(shù)據(jù)庫，導致數(shù)據(jù)庫資源占滿，引起數(shù)據(jù)庫故障。今天我主要分享一下layering-cache緩存框架在這個三個問題上的實踐方案。

概念

緩存穿透

在高并發(fā)下，查詢一個不存在的值時，緩存不會被命中，導致大量請求直接落到數(shù)據(jù)庫上，如活動系統(tǒng)里面查詢一個不存在的活動。

緩存擊穿

在高并發(fā)下，對一個特定的值進行查詢，但是這個時候緩存正好過期了，緩存沒有命中，導致大量請求直接落到數(shù)據(jù)庫上，如活動系統(tǒng)里面查詢活動信息，但是在活動進行過程中活動緩存突然過期了。

緩存雪崩

在高并發(fā)下，大量的緩存key在同一時間失效，導致大量的請求落到數(shù)據(jù)庫上，如活動系統(tǒng)里面同時進行著非常多的活動，但是在某個時間點所有的活動緩存全部過期。

常見解決方案

  • 直接緩存NULL值
  • 限流
  • 緩存預(yù)熱
  • 分級緩存
  • 緩存永遠不過期

layering-cache實踐

在layering-cache里面結(jié)合了緩存NULL值，緩存預(yù)熱，限流、分級緩存和間接的實現(xiàn)"永不過期"等幾種方案來應(yīng)對緩存穿透、擊穿和雪崩問題。

直接緩存NULL值

應(yīng)對緩存穿透最有效的方法是直接緩存NULL值，但是緩存NULL的時間不能太長，否則NULL數(shù)據(jù)長時間得不到更新，也不能太短，否則達不到防止緩存擊穿的效果。

我在layering-cache對NULL值進行了特殊處理，一級緩存不允許存NULL值，二級緩存可以配置緩存是否允許存NULL值，如果配置可以允許存NULL值，框架還支持配置緩存非空值和NULL值之間的過期時間倍率，這使得我們能精準的控制每一個緩存的NULL值過期時間，控制粒度非常細。當NULL緩存過期我還可以使用限流，緩存預(yù)熱等手段來防止穿透。

示例：

  1. @Cacheable(value = "people", key = "#person.id", depict = "用戶信息緩存", 
  2.         firstCache = @FirstCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.MINUTES), 
  3.         secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.HOURS, 
  4.                 isAllowNullValue = true, magnification = 10)) 
  5. public Person findOne(Person person) { 
  6.     Person p = personRepository.findOne(Example.of(person)); 
  7.     logger.info("為id、key為:" + p.getId() + "數(shù)據(jù)做了緩存"); 
  8.     return p; 
  9. } 

在這個例子里面isAllowNullValue = true表示允許換存NULL值，magnification = 10表示NULL值和非NULL值之間的時間倍率是10，也就是說當緩存值為NULL是，二級緩存的有效時間將是1個小時。

限流

應(yīng)對緩存穿透的常用方法之一是限流，常見的限流算法有滑動窗口，令牌桶算法和漏桶算法，或者直接使用隊列、加鎖等，在layering-cache里面我主要使用分布式鎖來做限流。

layering-cache數(shù)據(jù)讀取流程：

數(shù)據(jù)讀取流程.jpg

下面是讀取數(shù)據(jù)的核心代碼：

  1. private <T> T executeCacheMethod(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader) { 
  2.     Lock redisLock = new Lock(redisTemplate, redisCacheKey.getKey() + "_sync_lock"); 
  3.     // 同一個線程循環(huán)20次查詢緩存，每次等待20毫秒，如果還是沒有數(shù)據(jù)直接去執(zhí)行被緩存的方法 
  4.     for (int i = 0; i < RETRY_COUNT; i++) { 
  5.         try { 
  6.             // 先取緩存，如果有直接返回，沒有再去做拿鎖操作 
  7.             Object result = redisTemplate.opsForValue().get(redisCacheKey.getKey()); 
  8.             if (result != null) { 
  9.                 logger.debug("redis緩存 key= {} 獲取到鎖后查詢查詢緩存命中，不需要執(zhí)行被緩存的方法", redisCacheKey.getKey()); 
  10.                 return (T) fromStoreValue(result); 
  11.             } 
  12.  
  13.  
  14.             // 獲取分布式鎖去后臺查詢數(shù)據(jù) 
  15.             if (redisLock.lock()) { 
  16.                 T t = loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, true); 
  17.                 logger.debug("redis緩存 key= {} 從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)完畢，喚醒所有等待線程", redisCacheKey.getKey()); 
  18.                 // 喚醒線程 
  19.                 container.signalAll(redisCacheKey.getKey()); 
  20.                 return t; 
  21.             } 
  22.             // 線程等待 
  23.             logger.debug("redis緩存 key= {} 從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)未獲取到鎖，進入等待狀態(tài)，等待{}毫秒", redisCacheKey.getKey(), WAIT_TIME); 
  24.             container.await(redisCacheKey.getKey(), WAIT_TIME); 
  25.         } catch (Exception e) { 
  26.             container.signalAll(redisCacheKey.getKey()); 
  27.             throw new LoaderCacheValueException(redisCacheKey.getKey(), e); 
  28.         } finally { 
  29.             redisLock.unlock(); 
  30.         } 
  31.     } 
  32.     logger.debug("redis緩存 key={} 等待{}次，共{}毫秒，任未獲取到緩存，直接去執(zhí)行被緩存的方法", redisCacheKey.getKey(), RETRY_COUNT, RETRY_COUNT * WAIT_TIME, WAIT_TIME); 
  33.     return loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, true); 
  34. } 

當需要加載緩存的時候，需要獲取到鎖才有權(quán)限到后臺去加載緩存數(shù)據(jù)，否則就會等待(同一個線程循環(huán)20次查詢緩存，每次等待20毫秒，如果還是沒有數(shù)據(jù)直接去執(zhí)行被緩存的方法，這個主要是為了防止獲取到鎖并且去加載緩存的線程出問題，沒有返回而導致死鎖)。當獲取到鎖的線程執(zhí)行完成會將獲取到的數(shù)據(jù)放到緩存中，并且喚醒所有等待線程。

這里需要注意一下讓線程等待一定不能用Thread.sleep()，我在使用Spring Redis Cache的時候，我發(fā)現(xiàn)當并發(fā)達到300左右，緩存一旦過期就會引起死鎖，原因是使用的是sleep方法來讓沒有獲取到鎖的線程等待，當?shù)却木€程很多的時候會產(chǎn)生大量上下文切換，導致獲取到鎖的線程一直獲取不到cpu的執(zhí)行權(quán)，導致死鎖。在layering-cache里面，我們使用的是LockSupport.parkNanos方法，它會釋放cpu資源, 因為我們使用的是redis分布式鎖，所以也不能使用wait-notify機制。

緩存預(yù)熱

有效應(yīng)對緩存的擊穿和雪崩的方式之一是緩存預(yù)加載。

  1. @Cacheable(value = "people", key = "#person.id", depict = "用戶信息緩存", 
  2.         firstCache = @FirstCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.MINUTES), 
  3.         secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 10, preloadTime = 2,timeUnit = TimeUnit.HOURS,)) 
  4. public Person findOne(Person person) { 
  5.     Person p = personRepository.findOne(Example.of(person)); 
  6.     logger.info("為id、key為:" + p.getId() + "數(shù)據(jù)做了緩存"); 
  7.     return p; 
  8. } 

在 layering-cache里面二級緩存會配置兩個時間，expireTime是緩存的過期時間，preloadTime 是緩存的刷新時間(預(yù)加載時間)。每次二級緩存被命中都會去檢查緩存的過去時間是否小于刷新時間，如果小于就會開啟一個異步線程預(yù)先去更新緩存，并將新的值放到緩存中，有效的保證了熱點數(shù)據(jù)**"永不過期"**。這里預(yù)先更新緩存也是需要加鎖的，并不是所有的線程都會落到庫上刷新緩存，如果沒有獲取到鎖就直接結(jié)束當前線程。

  1. /** 
  2.  * 刷新緩存數(shù)據(jù) 
  3.  */ 
  4. private <T> void refreshCache(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader, Object result) { 
  5.     Long ttl = redisTemplate.getExpire(redisCacheKey.getKey()); 
  6.     Long preload = preloadTime; 
  7.     // 允許緩存NULL值，則自動刷新時間也要除以倍數(shù) 
  8.     boolean flag = isAllowNullValues() && (result instanceof NullValue || result == null); 
  9.     if (flag) { 
  10.         preload = preload / getMagnification(); 
  11.     } 
  12.     if (null != ttl && ttl > 0 && TimeUnit.SECONDS.toMillis(ttl) <= preload) { 
  13.         // 判斷是否需要強制刷新在開啟刷新線程 
  14.         if (!getForceRefresh()) { 
  15.             logger.debug("redis緩存 key={} 軟刷新緩存模式", redisCacheKey.getKey()); 
  16.             softRefresh(redisCacheKey); 
  17.         } else { 
  18.             logger.debug("redis緩存 key={} 強刷新緩存模式", redisCacheKey.getKey()); 
  19.             forceRefresh(redisCacheKey, valueLoader); 
  20.         } 
  21.     } 
    1. /** 
    2.  * 硬刷新（執(zhí)行被緩存的方法） 
    3.  * 
    4.  * @param redisCacheKey {@link RedisCacheKey} 
    5.  * @param valueLoader   數(shù)據(jù)加載器 
    6.  */ 
    7. private <T> void forceRefresh(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader) { 
    8.     // 盡量少的去開啟線程，因為線程池是有限的 
    9.     ThreadTaskUtils.run(() -> { 
    10.         // 加一個分布式鎖，只放一個請求去刷新緩存 
    11.         Lock redisLock = new Lock(redisTemplate, redisCacheKey.getKey() + "_lock"); 
    12.         try { 
    13.             if (redisLock.lock()) { 
    14.                 // 獲取鎖之后再判斷一下過期時間，看是否需要加載數(shù)據(jù) 
    15.                 Long ttl = redisTemplate.getExpire(redisCacheKey.getKey()); 
    16.                 if (null != ttl && ttl > 0 && TimeUnit.SECONDS.toMillis(ttl) <= preloadTime) { 
    17.                     // 加載數(shù)據(jù)并放到緩存 
    18.                     loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, false); 
    19.                 } 
    20.             } 
    21.         } catch (Exception e) { 
    22.             logger.error(e.getMessage(), e); 
    23.         } finally { 
    24.             redisLock.unlock(); 
    25.         } 
    26.     }); 
    27. } 
    在緩存總量和并發(fā)量都很大的時候，這個時候緩存如果同時失效，緩存預(yù)熱將是一個非常慢長的過程，就比如說服務(wù)重啟或新上線一個新的緩存。這個時候我們可以采用切流的方式，讓緩存慢慢預(yù)熱，如開始切10%流量，觀察沒有異常后，再切30%流量，觀察沒有異常后，再切60%流量，然后全量。這種方式雖然有點繁瑣，但是一旦遇到異常我們可以快速的切回流量，讓風險可控。
                
    
                當前名稱：為什么大多數(shù)IP地址通常以192.168開頭？
                
    
                URL地址：http://www.bm7419.com/news36/104486.html
            
    
            
    
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