缓存世界中的三大问题及解决方案

目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结合的方式，内存只存储热点数据，而IO设备存储全量数据。
缓存的设计包含很多技巧，设计不当将会导致严重的后果。本文将介绍缓存使用中常见的三大问题，并给出相应的解决方案。

1. 缓存穿透

在大多数互联网应用中，缓存的使用方式如下图所示：

1. 当业务系统发起某一个查询请求时，首先判断缓存中是否有该数据；
2. 如果缓存中存在，则直接返回数据；
3. 如果缓存中不存在，则再查询数据库，然后返回数据。

了解了上述过程后，下面说说缓存穿透。

1.1 什么是缓存穿透？

业务系统要查询的数据根本就存在！当业务系统发起查询时，按照上述流程，首先会前往缓存中查询，由于缓存中不存在，然后再前往数据库中查询。由于该数据压根就不存在，因此数据库也返回空。这就是缓存穿透。

综上所述：业务系统访问压根就不存在的数据，就称为缓存穿透。

1.2 缓存穿透的危害

如果存在海量请求查询压根就不存在的数据，那么这些海量请求都会落到数据库中，数据库压力剧增，可能会导致系统崩溃（你要知道，目前业务系统中最脆弱的就是IO，稍微来点压力它就会崩溃，所以我们要想种种办法保护它）。

1.3 为什么会发生缓存穿透？

发生缓存穿透的原因有很多，一般为如下两种：

1. 恶意攻击，故意营造大量不存在的数据请求我们的服务，由于缓存中并不存在这些数据，因此海量请求均落在数据库中，从而可能会导致数据库崩溃。
2. 代码逻辑错误。这是程序员的锅，没啥好讲的，开发中一定要避免！

1.4 缓存穿透的解决方案

下面来介绍两种防止缓存穿透的手段。

1.4.1 缓存空数据

之所以发生缓存穿透，是因为缓存中没有存储这些空数据的key，导致这些请求全都打到数据库上。

那么，我们可以稍微修改一下业务系统的代码，将数据库查询结果为空的key也存储在缓存中。当后续又出现该key的查询请求时，缓存直接返回null，而无需查询数据库。

1.4.2 BloomFilter

第二种避免缓存穿透的方式即为使用BloomFilter。

它需要在缓存之前再加一道屏障，里面存储目前数据库中存在的所有key，如下图所示：

当业务系统有查询请求的时候，首先去BloomFilter中查询该key是否存在。若不存在，则说明数据库中也不存在该数据，因此缓存都不要查了，直接返回null。若存在，则继续执行后续的流程，先前往缓存中查询，缓存中没有的话再前往数据库中的查询。

1.4.3 两种方案的比较

这两种方案都能解决缓存穿透的问题，但使用场景却各不相同。

对于一些恶意攻击，查询的key往往各不相同，而且数据贼多。此时，第一种方案就显得提襟见肘了。因为它需要存储所有空数据的key，而这些恶意攻击的key往往各不相同，而且同一个key往往只请求一次。因此即使缓存了这些空数据的key，由于不再使用第二次，因此也起不了保护数据库的作用。
因此，对于空数据的key各不相同、key重复请求概率低的场景而言，应该选择第二种方案。而对于空数据的key数量有限、key重复请求概率较高的场景而言，应该选择第一种方案。

2. 缓存雪崩

2.1 什么是缓存雪崩？

通过上文可知，缓存其实扮演了一个保护数据库的角色。它帮数据库抵挡大量的查询请求，从而避免脆弱的数据库受到伤害。

如果缓存因某种原因发生了宕机，那么原本被缓存抵挡的海量查询请求就会像疯狗一样涌向数据库。此时数据库如果抵挡不了这巨大的压力，它就会崩溃。

这就是缓存雪崩。

2.2 如何避免缓存雪崩？

2.2.1 使用缓存集群，保证缓存高可用

也就是在雪崩发生之前，做好预防手段，防止雪崩的发生。
PS：关于分布式高可用问题不是今天讨论的重点，套路就那些，后面会有高可用的相关文章，尽请关注。

2.2.2 使用Hystrix

Hystrix是一款开源的“防雪崩工具”，它通过 熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。

Hystrix就是一个Java类库，它采用命令模式，每一项服务处理请求都有各自的处理器。所有的请求都要经过各自的处理器。处理器会记录当前服务的请求失败率。一旦发现当前服务的请求失败率达到预设的值，Hystrix将会拒绝随后该服务的所有请求，直接返回一个预设的结果。这就是所谓的“熔断”。当经过一段时间后，Hystrix会放行该服务的一部分请求，再次统计它的请求失败率。如果此时请求失败率符合预设值，则完全打开限流开关；如果请求失败率仍然很高，那么继续拒绝该服务的所有请求。这就是所谓的“限流”。而Hystrix向那些被拒绝的请求直接返回一个预设结果，被称为“降级”。

更多Hystrix的介绍请参阅：https://segmentfault.com/a/11...

3. 热点数据集中失效

3.1 什么是热点数据集中失效？

我们一般都会给缓存设定一个失效时间，过了失效时间后，该数据库会被缓存直接删除，从而一定程度上保证数据的实时性。

但是，对于一些请求量极高的热点数据而言，一旦过了有效时间，此刻将会有大量请求落在数据库上，从而可能会导致数据库崩溃。其过程如下图所示：

如果某一个热点数据失效，那么当再次有该数据的查询请求[req-1]时就会前往数据库查询。但是，从请求发往数据库，到该数据更新到缓存中的这段时间中，由于缓存中仍然没有该数据，因此这段时间内到达的查询请求都会落到数据库上，这将会对数据库造成巨大的压力。此外，当这些请求查询完成后，都会重复更新缓存。

3.2 解决方案

3.2.1 互斥锁

我们可以使用缓存自带的锁机制，当第一个数据库查询请求发起后，就将缓存中该数据上锁；此时到达缓存的其他查询请求将无法查询该字段，从而被阻塞等待；当第一个请求完成数据库查询，并将数据更新值缓存后，释放锁；此时其他被阻塞的查询请求将可以直接从缓存中查到该数据。

当某一个热点数据失效后，只有第一个数据库查询请求发往数据库，其余所有的查询请求均被阻塞，从而保护了数据库。但是，由于采用了互斥锁，其他请求将会阻塞等待，此时系统的吞吐量将会下降。这需要结合实际的业务考虑是否允许这么做。

互斥锁可以避免某一个热点数据失效导致数据库崩溃的问题，而在实际业务中，往往会存在一批热点数据同时失效的场景。那么，对于这种场景该如何防止数据库过载呢？

3.3.2 设置不同的失效时间

当我们向缓存中存储这些数据的时候，可以将他们的缓存失效时间错开。这样能够避免同时失效。如：在一个基础时间上加/减一个随机数，从而将这些缓存的失效时间错开。