缓存总结（二）

 

四种套路更新缓存

实时刷新缓存 

分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析（重要）

 

 

分类

 

本地缓存（HashMap/ConcurrentHashMap、Ehcache、Guava Cache等），

缓存服务（Redis/Tair/Memcache等）。

 

使用场景

 

什么情况适合用缓存？考虑以下两种场景：

1、短时间内相同数据重复查询多次且数据更新不频繁，这个时候可以选择先从缓存查询，查询不到再从数据库加载并回设到缓存的方式。此种场景较适合用单机缓存。

2、高并发查询热点数据，后端数据库不堪重负，可以用缓存来扛。

 

选型考虑

如果数据量小，并且不会频繁地增长又清空（这会导致频繁地垃圾回收），那么可以选择本地缓存。具体的话，如果需要一些策略的支持（比如缓存满的逐出策略），可以考虑Ehcache；如不需要，可以考虑HashMap；如需要考虑多线程并发的场景，可以考虑ConcurentHashMap。

其他情况，可以考虑缓存服务。目前从资源的投入度、可运维性、是否能动态扩容以及配套设施来考虑，我们优先考虑Tair。除非目前Tair还不能支持的场合（比如分布式锁、Hash类型的value），我们考虑用Redis。

 

设计关键点

 

什么时候更新缓存？如何保障更新的可靠性和实时性？

 

更新缓存的策略，需要具体问题具体分析。这里以门店POI的缓存数据为例，来说明一下缓存服务型的缓存更新策略是怎样的？目前约10万个POI数据采用了Tair作为缓存服务，具体更新的策略有两个：

1、接收门店变更的消息，准实时更新。

2、给每一个POI缓存数据设置5分钟的过期时间，过期后从DB加载再回设到DB。这个策略是对第一个策略的有力补充，解决了手动变更DB不发消息、接消息更新程序临时出错等问题导致的第一个策略失效的问题。通过这种双保险机制，有效地保证了POI缓存数据的可靠性和实时性。

 

缓存是否会满，缓存满了怎么办？

 

对于一个缓存服务，理论上来说，随着缓存数据的日益增多，在容量有限的情况下，缓存肯定有一天会满的。如何应对？

 

① 给缓存服务，选择合适的缓存逐出算法，比如最常见的LRU。

② 针对当前设置的容量，设置适当的警戒值，比如10G的缓存，当缓存数据达到8G的时候，就开始发出报警，提前排查问题或者扩容。

③ 给一些没有必要长期保存的key，尽量设置过期时间。

 

缓存是否允许丢失？丢失了怎么办？

 

根据业务场景判断，是否允许丢失。如果不允许，就需要带持久化功能的缓存服务来支持，比如Redis或者Tair。更细节的话，可以根据业务对丢失时间的容忍度，还可以选择更具体的持久化策略，比如Redis的RDB或者AOF。

 

缓存被“击穿”问题

 

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，需要考虑另外一个问题：缓存被“击穿”的问题。

概念：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。

 

如何解决：业界比较常用的做法，是使用mutex（互斥）。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。

类似下面的代码：

public String get(key) {
    String value = redis.get(key);      
	if (value == null) { //代表缓存值过期
          //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db
			if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
				//从数据库获取
				value = db.get(key);
                redis.set(key, value, expire_secs);
                redis.del(key_mutex);
            } else {  
				//这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可
                sleep(50);
                get(key);  //重试
            }
    }else {
		return value;      
    }
}

 

setnx 赋值判断原值是否存在，存在不赋值，返回0；不存在才赋值，返回1

setnx name Tom  ---返回值：0，因为name的原有value为zlh，存在值则不赋值。

get name  ---返回值：zlh，因为有值，故上面赋值为tom失败，返回0。

 

setnx phone [phone]   ---返回值：1，赋值成功，因为原来不存在phone的key与value。

get phone   ---返回值：18501733702，说明上面的setnx赋值成功。

 

。。。

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说说通用的缓存策略，有两种，下面来点图

 

 

 第一种方案，客户端使用的比较多，缓存和 DB（或者文件）同步更新，服务端一般都是用第二种方案。

 

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那些年使用缓存踩过的坑--缓存更新策略

https://my.oschina.net/percylee/blog/903295

今天讲的这个话题，我相信是众多工程师和团队的痛。从我刚开始工作，那时候构建本地缓存，到后续memcache, Redis的出现，到现在各种分布式集群的缓存，例如redis Cluster等产品的出现，缓存越来越发达和复杂了，缓存对我们的系统也越发重要，现在很难相信一个后端服务里没有缓存的存在。在这篇文章里，我会和大家分享一下过去踩到的缓存坑，然后试图给出一些解决方案，大家可以一起讨论，最终拿出更好的方法。由于篇幅有限，所以这里的缓存讨论，只局限于后端服务的缓存，并且不涉及具体的框架，对于H5,iOS和Android等前端缓存的讨论，会在以后的文章里呈现出来。

 

案例1，缓存和DB的同步更新不在同一个事务里并且没有重试补偿机制

 

为了减少系统间的依赖，不同系统的数据更新往往不放在同一个事务里，采用MQ来进行通信。大家可以看下图，后台系统CRM更新产品数据到DB，Product系统收到异步消息通知后，更新最新数据到缓存。这是一个最常见的缓存应用场景，我相信很多团队都是这样用的。在这个Case里容易出现的问题在于，如果批处理任务收到消息后服务crash掉了，缓存没有正常更新，就出现了与DB的数据不同步，前端系统一直不能读到最新数据，导致业务异常。

  

解决方案：

1.  失败消息一定要建立一定时间间隔的重试机制

2.  系统要有缓存更新的报警机制，方便更新失败或者重试超时后，可以人工介入进行补偿。

 

 

案例2， 同一数据被1个以上的服务执行写操作，其中一个服务的缓存数据没有版本控制

 

这也是两个不同服务更新数据过程中很常见的情况，见下图，CRM系统更新了某个用户的Profile, 保存更新数据库后，通过MQ通知用户系统更新缓存，由于是异步更新延迟，在缓存更新前，用户系统收到前端的指令，读取了当前缓存里的用户数据，做了修改，并更新到DB中。出现的结果就是数据库里的CRM的更新被错误覆盖。

  

解决方案：

缓存里的数据有一个标志位可以作为更新数据库数据的依据（Update_time or Version）, 如果缓存里数据时间与数据库时间不能匹配，意味着另外一个服务更新了该数据，那么就先从DB里读取最新数据版本，然后在新版本上提交数据。

  

案例3， 并发查询缓存中同一数据，如果缓存没命中，导致DB瞬时被打爆做促销活动的时候，存在大量用户的并发访问某一个特定商品，该商品数据缓存失效，或者做了数据更改，但是对应缓存还没有更新，那么所有这些访问将同时直接被作用到DB上。

  

解决方案：

做一个计数器或者锁（没有特别复杂逻辑的话，可以直接用HashMap），如果发现某个KEY缓存没有命中，那么在计数器+1, 然后访问数据库，拿到结果更新缓存，清理掉计数器中的key。 在这个过程中，如果有第二个线程或者更多的线程需要访问这个KEY时，发现计数器的值>1 或者被加锁, 那么wait, 直到计数器清理掉，当然，这个技术器阈值是可以在配置文件里配置的，不一定是1。

  

案例4， 缓存没有设置默认值，被攻击，缓存一直保持在被“穿透”状态

这个情况，和案例3比较类似，都是缓存无法命中，但不一样的地方在于，数据的KEY值是无法控制的，所以没法简单的用计数器和锁来处理, 比方，被人为攻击，制造的大量的无效userID访问。

 

解决方案：

所有没有在缓存的KEY，全部分配一个默认VALUE “UNKOWN-KEY” ，具体是什么情况下，将默认值分配给没有命中的KEY， 这个可以根据自己的业务系统来定，比方说，可以根据特定的IP段，或者没有命中的总次数等，然后我们就可以决定是否继续访问DB还是直接返回默认值给前端，拒绝本次数据访问。这种做法的核心在于，每次数据访问，都会有缓存结果返回，根据系统的情况来决定是否要进一步访问DB。

  

总结，今天列举的这几个案例，归纳起来，可以总结为以下几点：

 

1. 保证缓存同步

2. 减少缓存并发

3. 杜绝缓存穿透

  

缓存与背后的DB是相互依存的关系，缓存系统的设计原则，就是将访问的异常处理或者压力尽可能的前置处理掉，将DB还原成它最初本来的存储功能