缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。

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被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层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存储层去查询,失去了缓存的意义。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.将这个不存在的key预先设定一个值。比如,”key” , “&&”。在返回这个&&值的时候,应用层可以认为这是不存在的key,应用就可以进行相应的业务操作(继续等待、继续访问、放弃操作、…);

2.与第一种解决方案类似,只不过存放在缓存当中,查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个标识(如:&&)结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟,异步进行数据库数据读取,获取到的值初始化到缓存里边;

3.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,从而避免了对底层存储系统的查询压力;

缓存雪崩(很多数据)

缓存雪崩是指在我们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,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

1.用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上;

2.将缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

缓存击穿(单个数据)

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.使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

2.“提前”使用互斥锁(mutex key)

在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。

3.“永远不过期”(同数据库的“软”删除原理)

这里的“永远不过期”包含两层意思:

(1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

(2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期。

从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据,但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

4.资源保护(深入使用第3种,这种没有深入研究)

采用netflix的hystrix,可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

总结:没有最佳只有最合适

针对业务系统,永远都是具体情况具体分析,没有最好,只有最合适。

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