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Redis总结(五)缓存雪崩和缓存穿透等问题
前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化。感兴趣的朋友可以看看之前的文章,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html 。今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题。比如缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热等等。
缓存雪崩
缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间。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,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。
1. 碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队。
public object GetProductListNew() { const int cacheTime = 30; const string cacheKey = "product_list"; const string lockKey = cacheKey; var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null) { return cacheValue; } else { lock (lockKey) { cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null) { return cacheValue; } else { cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。 CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime); } } return cacheValue; } }
2. 加锁排队只是为了减轻数据库的压力,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。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法。
还有一个解决办法解决方案是:给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。
public object GetProductListNew() { const int cacheTime = 30; const string cacheKey = "product_list"; //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。 } else { CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime); ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) => { cacheValue = GetProductListFromDB(); //这里一般是 sql查询数据。 CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍,用于脏读。 }); return cacheValue; } }
缓存标记:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。
缓存数据:它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍,例:标记缓存时间30分钟,数据缓存设置为60分钟。 这样,当缓存标记key过期后,实际缓存还能把旧数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。
这样做后,就可以一定程度上提高系统吞吐量。
缓存穿透
缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空。这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。
解决的办法就是:如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴。
public object GetProductListNew() { const int cacheTime = 30; const string cacheKey = "product_list"; var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null) return cacheValue; cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null) { return cacheValue; } else { cacheValue = GetProductListFromDB(); //数据库查询不到,为空。 if (cacheValue == null) { cacheValue = string.Empty; //如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来。 } CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime); return cacheValue; } }
把空结果,也给缓存起来,这样下次同样的请求就可以直接返回空了,即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。同时也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。
缓存预热
缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样避免,用户请求的时候,再去加载相关的数据。
解决思路:
1,直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下。
2,数据量不大,可以在WEB系统启动的时候加载。
3,定时刷新缓存,
缓存更新
缓存淘汰的策略有两种:
(1) 定时去清理过期的缓存。
(2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂,具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。1. 预估失效时间 2. 版本号(必须单调递增,时间戳是最好的选择)3. 提供手动清理缓存的接口。
我前面有篇文章,是介绍缓存系统的缓存更新的。感兴趣的朋友可以看看:https://www.geek-share.com/detail/2685332060.html
总结
这些都是实际项目中,可能碰到的一些问题。实际上还有很多很多各种各样的问题。缓存层框架的封装往往要复杂的多。应用场景不同,方法和解决方案也不同。具体要根据实际情况来取舍。
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