作者:oschina 来源:开源中国 时间:2018-04-29 23:44:27 我要评论

一、缓存雪崩

缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。

缓存正常从Redis中获取,示意图如下:

阿里P8技术专家细究分布式缓存问题

缓存失效瞬间示意图如下:

阿里P8技术专家细究分布式缓存问题

缓存雪崩的解决方案:

(1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下:

加锁排队只是为了减轻数据库的压力,并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法!

注意:加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题,有可能还要解决分布式锁的问题;线程还会被阻塞,用户体验很差!因此,在真正的高并发场景下很少使用!

(2)给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存,实例伪代码如下:

解释说明:

1、缓存标记:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存;

2、缓存数据:它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍,例:标记缓存时间30分钟,数据缓存设置为60分钟。 这样,当缓存标记key过期后,实际缓存还能把旧数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。

关于缓存崩溃的解决方法,这里提出了三种方案:使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间,还有一各被称为“二级缓存”的解决方法,有兴趣的读者可以自行研究。

二、缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。

缓存穿透解决方案:

(1)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。

(2)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),我们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。通过这个直接设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓存中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴!

把空结果也给缓存起来,这样下次同样的请求就可以直接返回空了,即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。同时也可以单独设置个缓存区域存储空值,对要查询的key进行预先校验,然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。

三、缓存预热

缓存预热就是系统上线后,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

缓存预热解决方案:

(1)直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下;

(2)数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载;

(3)定时刷新缓存;

四、缓存更新

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种:

(1)定时去清理过期的缓存;

(2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。

五、缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。

降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:

(1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

(2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

(3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

参考资料:

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