高并发系统下的缓存解决方案

公号：互联网架构师之路

什么样的数据适合做缓存？

缓存和DB数据一致性在之前已讲过，详细可参考下面阅读推荐《如何保障mysql和redis之间的数据一致性》，我们这里讲一讲缓存穿透、缓存雪崩和击穿的三种场景解决方案。

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需要从数据库查询，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数据库去查询，造成缓存穿透。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：

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，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，从而避免了对底层数据库的查询压力；
另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在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，导致所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。

解决方案：

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待；
可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存；
不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀；
做二级缓存，或者双缓存策略。A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。

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）后台刷新

后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据。例如，一个缓存中的数据过期时间是30分钟，那么job每隔29分钟定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中)。

注：这种方案比较容易理解，但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的业务，key 比较分散的则不太适合，实现起来也比较复杂。

2）检查更新

将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接，可以添加新字段，可以采用单独的key保存，不管用什么方式，只要两者建立好关联关系就行)。在每次执行get操作后，都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比，如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值)，则主动更新缓存。这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一样，让数据不过期)。

注：这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00，而 11:59 到 12:00这 1 分钟时间里恰好没有 get 请求过来，又恰好请求都在 12:00 分的时候高并发过来，那就悲剧了。这种情况比较极端，但并不是没有可能。因为“高并发”也可能是阶段性在某个时间点爆发。

3）分级缓存

采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式，L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长。请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到L1缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。

注：这种方式，主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现。所以，当数据更新时，只能淘汰L1缓存，不能同时将L1和L2中的缓存同时淘汰。L2缓存中可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且，这种方案可能会造成额外的缓存空间浪费。

4）加锁

方法1：

public synchronized List<String> getData01() {
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        // 从缓存读取数据
        result = getDataFromCache();
        if (result.isEmpty()) {
            // 从数据库查询数据
            result = getDataFromDB();
            // 将查询到的数据写入缓存
            setDataToCache(result);
        }
        return result;
}

注：这种方式确实能够防止缓存失效时高并发到数据库，但是缓存没有失效的时候,在从缓存中拿数据时需要排队取锁，这必然会大大的降低了系统的吞吐量。

方法2：

static Object lock = new Object();
    public List<String> getData02() {
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        // 从缓存读取数据
        result = getDataFromCache();
        if (result.isEmpty()) {
            synchronized (lock) {
                // 从数据库查询数据
                result = getDataFromDB();
                // 将查询到的数据写入缓存
                setDataToCache(result);
            }
        }
        return result;
    }

注：这个方法在缓存命中的时候，系统的吞吐量不会受影响，但是当缓存失效时，请求还是会打到数据库，只不过不是高并发而是阻塞而已。但是，这样会造成用户体验不佳，并且还给数据库带来额外压力。

方法3：

public List<String> getData03() {
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        // 从缓存读取数据
        result = getDataFromCache();
        if (result.isEmpty()) {
            synchronized (lock) {
            //双重判断,第二个以及之后的请求不必去找数据库,直接命中缓存
                // 查询缓存
                result = getDataFromCache();
                if (result.isEmpty()) {
                    // 从数据库查询数据
                    result = getDataFromDB();
                    // 将查询到的数据写入缓存
                    setDataToCache(result);
                }
            }
        }
        return result;
    }

注：双重判断虽然能够阻止高并发请求打到数据库，但是第二个以及之后的请求在命中缓存时，还是排队进行的。比如，当30个请求一起并发过来,在双重判断时，第一个请求去数据库查询并更新缓存数据，剩下的29个请求则是依次排队取缓存中取数据，请求排在后面的用户的体验会不爽。

方法4：

static Lock reenLock = new ReentrantLock();
    public List<String> getData04() throws InterruptedException {
        List<String> result = new ArrayList<String>();
        // 从缓存读取数据
        result = getDataFromCache();
        if (result.isEmpty()) {
            if (reenLock.tryLock()) {
                try {
                    System.out.println("我拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存");
                    // 从数据库查询数据
                    result = getDataFromDB();
                    // 将查询到的数据写入缓存
                    setDataToCache(result);
                } finally {
                    reenLock.unlock();// 释放锁
                }
 
            } else {
                result = getDataFromCache();// 先查一下缓存
                if (result.isEmpty()) {
                    System.out.println("我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下");
                    Thread.sleep(100);// 小憩一会儿
                    return getData04();// 重试
                }
            }
        }
        return result;
}