緩存失效的幾種形式

1 緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由于緩存是不命中時被動寫的，并且出于容錯考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。
key不存在時，大量的數據進來查詢DB

解決方案：有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是采用布隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法（我們采用的就是這種），如果一個查詢返回的數據為空（不管是數 據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。

2 緩存雪崩

緩存雪崩是指在我們設置緩存時采用了相同的過期時間，導致緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。
key是多個

解決方案：緩存失效時的雪崩效應對底層系統的沖擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者隊列的方式保證緩存的單線 程（進程）寫，從而避免失效時大量的并發請求落到底層存儲系統上。這里分享一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
關鍵字： 時間岔開，確保大家的key不會落在同一個expire點上。

3 緩存擊穿

對于一些設置了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高并發地訪問，是一種非常“熱點”的數據。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的區別在于這里針對某一key緩存，前者則是很多key。
指同一個key。

解決方案：

導致問題的原因是同一時間查，同一時間寫緩存，導致并發下緩存也沒用，所以考慮使用單線程等方法將寫緩存保證只有一個去查了寫，其他的使用緩存。

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作并回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。
SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。在redis2.6.1之前版本未實現setnx的過期時間，所以
這里給出兩種版本代碼參考：

1.使用互斥鎖(mutex key)

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作并回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。
SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。在redis2.6.1之前版本未實現setnx的過期時間，所以這里給出兩種版本代碼參考：

//2.6.1前單機版本鎖 String get(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(key_mutex, 3 * 60) value = db.get(key); redis.set(key, value); redis.delete(key_mutex); } else { //其他線程休息50毫秒后重試 Thread.sleep(50); get(key); } } } 最新版本代碼： [java] view plain copy public String get(key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { //代表緩存值過期 //設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load db if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設置成功 value = db.get(key); redis.set(key, value, expire_secs); redis.del(key_mutex); } else { //這個時候代表同時候的其他線程已經load db并回設到緩存了，這時候重試獲取緩存值即可 sleep(50); get(key); //重試 } } else { return value; } } memcache代碼： [java] view plain copy if (memcache.get(key) == null) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { value = db.get(key); memcache.set(key, value); memcache.delete(key_mutex); } else { sleep(50); retry(); } }

2. “提前”使用互斥鎖(mutex key)：

在value內部設置1個超時值(timeout1), timeout1比實際的memcache timeout(timeout2)小。當從cache讀取到timeout1發現它已經過期時候，馬上延長timeout1并重新設置到cache。然后再從數據庫加載數據并設置到cache中。偽代碼如下：

v = memcache.get(key); if (v == null) { if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { value = db.get(key); memcache.set(key, value); memcache.delete(key_mutex); } else { sleep(50); retry(); } } else { if (v.timeout <= now()) { if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { // extend the timeout for other threads v.timeout += 3 * 60 * 1000; memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2); // load the latest value from db v = db.get(key); v.timeout = KEY_TIMEOUT; memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2); memcache.delete(key_mutex); } else { sleep(50); retry(); } } }

3. “永遠不過期”： ###

這里的“永遠不過期”包含兩層意思：
(1) 從redis上看，確實沒有設置過期時間，這就保證了，不會出現熱點key過期問題，也就是“物理”不過期。
(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的了嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value里，如果發現要過期了，通過一個后臺的異步線程進行緩存的構建，也就是“邏輯”過期

從實戰看，這種方法對于性能非常友好，唯一不足的就是構建緩存時候，其余線程(非構建緩存的線程)可能訪問的是老數據，但是對于一般的互聯網功能來說這個還是可以忍受。

String get(final String key) { V v = redis.get(key); String value = v.getValue(); long timeout = v.getTimeout(); if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { // 異步更新后臺異常執行 threadPool.execute(new Runnable() { public void run() { String keyMutex = "mutex:" + key; if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(keyMutex, 3 * 60); String dbValue = db.get(key); redis.set(key, dbValue); redis.delete(keyMutex); } } }); } return value; }

4. 資源保護：

采用netflix的hystrix，可以做資源的隔離保護主線程池，如果把這個應用到緩存的構建也未嘗不可。
四種解決方案：沒有最佳只有最合適

總結

以上是生活随笔為你收集整理的高并发缓存处理之——缓存穿透的几种形式及解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。