那些年我们一起追过的缓存写法(一)

基本写法

为了方便演示，这里使用Runtime.Cache做缓存容器，并定义个简单操作类。如下：

 简单读取：

在项目中，有不少这样写法，这样写并没有错，但在并发量上来后就容易出问题。

 缓存雪崩

缓存雪崩是由于缓存失效(过期)，新缓存未到期间。

这个中间时间内，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，前端连接数不够、查询阻塞。

这个中间时间并没有那么短，比如sql查询1秒，加上传输解析0.5秒。  就是说1.5秒内所有用户查询，都是直接查询数据库的。

碰到这种情况，使用最多的解决方案就是加锁排队。

全局锁，实例锁

public static object obj1 = new object();
public object GetMemberSigninDays2()
{
const int cacheTime = 5;
const string cacheKey = "mushroomsir";

var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);

if (cacheValue != null)
return cacheValue;

//lock (obj1)         //全局锁
//{
//    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
//    if (cacheValue != null)
//        return cacheValue;
//    cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例：395 签到天数
//    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
//}
lock (this)
{
cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null)
return cacheValue;

cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例：395 签到天数
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
}
return cacheValue;
}

第一种：lock (obj1)  是全局锁可以满足，但要为每个函数都声明一个obj，不然在A、B函数都锁obj1时，必然会让其中一个阻塞。

第二种：lock (this)  这个锁当前实例，对其他实例无效，那这个锁就没什么效果了，当然使用单例模式的对象可以锁。

            在当前实例中：A函数锁当前实例，其他也锁当前实例的函数的读写，也被阻塞，这种做法也不可取。

字符串锁

既然锁对象不行，利用字符串的特性，直接锁缓存的key呢

public object GetMemberSigninDays3()
{
const int cacheTime = 5;
const string cacheKey = "mushroomsir";

var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null)
return cacheValue;
const string lockKey = cacheKey + "n(*≧▽≦*)n";

//lock (cacheKey)
//{
//    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
//    if (cacheValue != null)
//        return cacheValue;
//    cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例：395 签到天数
//    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
//}
lock (lockKey)
{
cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null)
return cacheValue;
cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例：395 签到天数
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
}
return cacheValue;
}

第一种：lock (cacheName)  有问题，因为字符串也是共享的，会阻塞其他使用这个字符串的操作行为。  

         具体请参考之前的博文 c#语言-多线程中的锁系统(一)。 

         因为字符串被公共语言运行库 (CLR)暂留，这意味着整个程序中任何给定字符串都只有一个实例，所以才会用下面第二种方法。

第二种：lock (lockKey)  可以满足。其目的就是为了保证锁的粒度最小并且全局唯一性，只锁当前缓存的查询行为。

缓存穿透

先举个简单例子：一般网站经常会缓存用户搜索的结果，如果数据库查询不到，是不会做缓存的。但如果频繁查这个空关键字，会导致每次请求都直接查询数据库了。

例子就是缓存穿透，请求绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。

public object GetMemberSigninDays4()
{
const int cacheTime = 5;
const string cacheKey = "mushroomsir";

var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null)
return cacheValue;
const string lockKey = cacheKey + "n(*≧▽≦*)n";

lock (lockKey)
{
cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null)
return cacheValue;

cacheValue = null; //数据库查询不到，为空。
//if (cacheValue2 == null)
//{
//    return null;  //一般为空，不做缓存
//}
if (cacheValue == null)
{
cacheValue = string.Empty; //如果发现为空，我设置个默认值，也缓存起来。
}
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
}
return cacheValue;
}

如果把查询不到的空结果，也给缓存起来，这样下次同样的请求就可以直接返回null了，即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。

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。

再谈缓存雪崩

前面不是用加锁排队方式就解决了吗？其实加锁排队只是为了减轻数据库的压力，本质上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。导致的结果是用户等待超时，这是非常不优化的体验。

这种行为本质上是把多线程的Web服务器，在此时给变成单线程处理了，会导致大量的阻塞。对于系统资源也是一种浪费，因缓存重建而阻塞的线程本可以处理更多请求的。

这里提出一种解决方案是：

public object GetMemberSigninDays5()
{
const int cacheTime = 5;
const string cacheKey = "mushroomsir";

//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。

lock (cacheSign)
{
sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
if (sign != null)
return cacheValue;

CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) =>
{
cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例：395 签到天数
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍，用于脏读。
});
}
return cacheValue;
}

从代码中看出，我们多使用了一个缓存标记key，并使用双检锁校验保证后面逻辑不会多次执行。

缓存标记key： 缓存标记key只是一个记录实际key过期时间的标记，它的缓存值可以是任意值，比如1。 它主要用来在实际key过期后，触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。

实际key：  它的过期时间会延长1倍，例：本来5分钟，现在设置为10分钟。 这样做的目的是，当缓存标记key过期后，实际缓存还能以脏数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。

关于实际key的过期时间延长1倍，还是2、3倍都是可以的。只要大于正常缓存过期时间，并且能保证在延长的时间内足够拉取数据即可。

还一个好处就是，如果突然db挂了，脏数据的存在可以保证前端系统不会拿不到数据。

这样做后，就可以一定程度上提高系统吞吐量。

总结

文中说的阻塞其他函数指的是，并发情况下锁同一对象，比如一个函数锁A对象，另外的函数就必须等待A对象的锁释放后才能再次进锁。

关于更新缓存，可以单开一个线程去专门跑缓存更新，图方便的话扔线程池里面即可。

实际项目中，缓存层框架的封装往往要复杂的多，如果并发量比较小，这样写反而会增加代码的复杂度，具体要根据实际情况来取舍。