缓存击穿 如何设计解决方法【大神分析】

今天爱分享给大家带来缓存击穿 如何设计解决方法【大神分析】,希望能够帮助到大家。

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,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

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。

解决方案
1.使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法,是使用mutex。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。
SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间,所以这里给出两种版本代码参考:

//2.6.1前单机版本锁
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 {  
        //其他线程休息50毫秒后重试  
        Thread.sleep(50);  
        get(key);  
    }  
  }  
}

最新版本代码:

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
               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;      
          }
 }

memcache代码:

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”使用互斥锁(mutex key):
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下:

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. “永远不过期”:

这里的“永远不过期”包含两层意思:

(1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

(2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据,但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

String get(final String key) {  
        V v = redis.get(key);  
        String value = v.getValue();  
        long timeout = v.getTimeout();  
        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  
            // 异步更新后台异常执行  
            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. 资源保护:
采用netflix的hystrix,可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

四种解决方案:没有最佳只有最合适

解决方案 优点 缺点
简单分布式互斥锁(mutex key)  1. 思路简单

2. 保证一致性

1. 代码复杂度增大

2. 存在死锁的风险

3. 存在线程池阻塞的风险

“提前”使用互斥锁  1. 保证一致性 同上
不过期(本文) 1. 异步构建缓存,不会阻塞线程池 1. 不保证一致性。

2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。

3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。

资源隔离组件hystrix(本文) 1. hystrix技术成熟,有效保证后端。

2. hystrix监控强大。

 

 

1. 部分访问存在降级策略。

 

人已赞赏
Java

缓存雪崩 如何设计解决方法【大神分析】

2020-10-29 15:57:44

Java

java.sql.SQLException: org.gjt.mm.mysql.Driver 报错【解决办法】

2020-10-30 17:10:59

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧