Redis总结(五)缓存雪崩和缓存穿透等问题

  前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化。感兴趣的朋友可以看看之前的文章,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html 。今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题。比如缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热等等。

缓存雪崩

  缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间。所有请求都去查询数据库,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。

  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。

        public object GetProductListNew()
        {
            const int cacheTime = 30;
            const string cacheKey = "product_list";
            const string lockKey = cacheKey;
            
            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
            {
                return cacheValue;
            }
            else
            {
                lock (lockKey)
                {
                    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
                    if (cacheValue != null)
                    {
                        return cacheValue;
                    }
                    else
                    {
                        cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。              
                        CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
                    }                    
                }
                return cacheValue;
            }
        }    
      

 

  2. 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。

  还有一个解决办法解决方案是: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。

     public object GetProductListNew()
        {
            const int cacheTime = 30;
            const string cacheKey = "product_list";
            //缓存标记。
            const string cacheSign = cacheKey + "_sign";
            
            var sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
            //获取缓存值
            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (sign != null)
            {
                return cacheValue; //未过期,直接返回。
            }
            else
            {
                CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
                ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) =>
                {
                    cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍,用于脏读。                
                });
                
                return cacheValue;
            }
        } 

  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。

  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。

  这样做后,就可以一定程度上提高系统吞吐量。

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。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。

  解决的办法就是:如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴。

        public object GetProductListNew()
        {
            const int cacheTime = 30;
            const string cacheKey = "product_list";

            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
                return cacheValue;
                
            cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
            {
                return cacheValue;
            }
            else
            {
                cacheValue = GetProductListFromDB(); //数据库查询不到,为空。
                
                if (cacheValue == null)
                {
                    cacheValue = string.Empty; //如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来。                
                }
                CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
                
                return cacheValue;
            }
        }    

  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。

缓存预热

  缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样避免,用户请求的时候,再去加载相关的数据。

  解决思路:

    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WEB系统启动的时候加载。

    3,定时刷新缓存,

缓存更新

  缓存淘汰的策略有两种:

    (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。1. 预估失效时间 2. 版本号(必须单调递增,时间戳是最好的选择)3. 提供手动清理缓存的接口。

  我前面有篇文章,是介绍缓存系统的缓存更新的。感兴趣的朋友可以看看:http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5884761.html

总结

  这些都是实际项目中,可能碰到的一些问题。实际上还有很多很多各种各样的问题。缓存层框架的封装往往要复杂的多。应用场景不同,方法和解决方案也不同。具体要根据实际情况来取舍。  

 

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