缓存策略优化

冷冷

发布于 2018-02-08 11:59:58

9990

发布于 2018-02-08 11:59:58

文章被收录于专栏：冷冷冷冷

缓存介绍

这里是列表文本在高并发多用户的系统中常常会使用缓存来提升读写性能
这里是列表文本常见的如memcached, redis, 内存缓存等

现象

这里是列表文本某产品上线后不久，服务报警，看日志发现有sql的timeout报错，具体表现为：
这里是列表文本页面许多逻辑超时、出错
这里是列表文本db所在机器load较高，dba经查为大量相同的sql在反复执行

定位问题

这里是列表文本取应用服务的jstack
stack dump文件用stackAnalysis工具分析，发现有大量的线程在做同一个事情：

40 threads at (state = RUNNABLE,
locks_locked = [0x0000000725b33848, 0x0000000725b338f0, 0x0000000737ff37d0, 0x0000000737f88f08, 0x0000000737f817c8, 0x00000007fc8ba580, 0x0000000725d8e638, 0x0000000725d8e6e0, 0x0000000738274490, 0x0000000725b5f720, 0x0000000725b5f7c8, 0x00000007384c03f8, 0x00000007231683a8, 0x0000000723168450, 0x0000000731980608, 0x0000000725d27ab8, 0x0000000725d2fcd8, 0x00000007384b16c8, 0x0000000723221798, 0x00000007232299c0, 0x000000072efb1228, 0x00000007005b70c0, 0x00000007005aff10, 0x0000000738321660, 0x00000007318cb948, 0x00000007318c4780, 0x0000000737c7de70, 0x0000000725a02d30, 0x0000000725a02dd8, 0x00000007fc8f8b60, 0x00000007232918f8, 0x000000072329db00, 0x000000073186ee08, 0x0000000725b7b928, 0x0000000725b7bb98, 0x0000000738066408, 0x00000007230a6ef8, 0x00000007230a0160, 0x0000000738191a18, 0x0000000737f619e8, 0x0000000737f5a6d8, 0x00000007fc8b9518, 0x0000000725ba54d0, 0x0000000725ba5578, 0x0000000738239a40, 0x0000000725e885c0, 0x0000000725e810e8, 0x00000007b24ac378, 0x00000007230c47e8, 0x00000007230c4890, 0x0000000731907c58, 0x00000007005345a0, 0x000000070052d098, 0x0000000731a6d400, 0x00000007231879f8, 0x0000000723187aa0, 0x000000073846aa20, 0x00000007231e7128, 0x00000007231e71d0, 0x0000000731958f38, 0x00000007231b2500, 0x00000007231b25a8, 0x00000007fc8f8dc0, 0x0000000725e1af28, 0x0000000725e1afd0, 0x0000000738323388, 0x00000007319ad368, 0x00000007319a6588, 0x00000007384894f0, 0x00000007318b8af8, 0x00000007318b1ba8, 0x00000007380c9908, 0x0000000725c5e478, 0x0000000725c5e520, 0x0000000738256338, 0x00000007230c7cd0, 0x00000007230b9440, 0x000000072e8c7810, 0x0000000725dcd8d0, 0x0000000725dc66d8, 0x0000000732c2df18, 0x00000007232425a0, 0x0000000723242648, 0x0000000732c31da0, 0x0000000731a4fd78, 0x0000000731a4fe20, 0x0000000738139a10, 0x0000000725cda198, 0x0000000725cda240, 0x0000000738066638, 0x0000000702b936b8, 0x0000000702b929a0, 0x00000007384893f0, 0x00000007230f9150, 0x00000007230f91f8, 0x0000000738036fc8, 0x000000073198d218, 0x000000073198d2c0, 0x00000007384710c8, 0x00000007231b0bf0, 0x00000007231b0c98, 0x00000007fc8bdea8, 0x00000007318a5808, 0x000000073189e0c8, 0x0000000731870018, 0x0000000723279d10, 0x0000000723279db8, 0x0000000738471170, 0x000000072e8fabd8, 0x000000072e8f8af8, 0x0000000732c51a38, 0x00000007319c69a8, 0x00000007319b9238, 0x0000000737fd5758, 0x0000000725b0c488, 0x0000000725b0c530, 0x00000007381f44a0, 0x0000000731a095b8, 0x0000000731a09660, 0x0000000735cbb2b0]) :
"http-bio-*-exec-*" daemon prio=* tid=******** nid=******** runnable [********]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
        at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:129)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.fill(ReadAheadInputStream.java:114)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.readFromUnderlyingStreamIfNecessary(ReadAheadInputStream.java:161)
        at com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream.read(ReadAheadInputStream.java:189)
        - locked <********> (a com.mysql.jdbc.util.ReadAheadInputStream)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.readFully(MysqlIO.java:3014)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.reuseAndReadPacket(MysqlIO.java:3467)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.reuseAndReadPacket(MysqlIO.java:3456)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3997)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2468)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2629)
        at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2719)
        - locked <********> (a com.mysql.jdbc.JDBC4Connection)
        at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:2155)
        - locked <********> (a com.mysql.jdbc.JDBC4Connection)
        at com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute(PreparedStatement.java:1379)
        - locked <********> (a com.mysql.jdbc.JDBC4Connection)
        at com.mchange.v2.c3p0.impl.NewProxyPreparedStatement.execute(NewProxyPreparedStatement.java:67)
        at org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.query(PreparedStatementHandler.java:56)
        at org.apache.ibatis.executor.statement.RoutingStatementHandler.query(RoutingStatementHandler.java:70)
        at org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor.doQuery(SimpleExecutor.java:57)
        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.queryFromDatabase(BaseExecutor.java:259)
        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.query(BaseExecutor.java:132)
        at org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor.query(CachingExecutor.java:105)
        at org.apache.ibatis.executor.CachingExecutor.query(CachingExecutor.java:81)
        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:104)
        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:98)
        at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor30.invoke(Unknown Source)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate$SqlSessionInterceptor.invoke(SqlSessionTemplate.java:358)
        at com.sun.proxy.$Proxy18.selectList(Unknown Source)
        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate.selectList(SqlSessionTemplate.java:198)
        at org.apache.ibatis.binding.MapperMethod.executeForMany(MapperMethod.java:114)
        at org.apache.ibatis.binding.MapperMethod.execute(MapperMethod.java:58)
        at org.apache.ibatis.binding.MapperProxy.invoke(MapperProxy.java:43)
        at com.sun.proxy.$Proxy46.selectAllValidActivityPush(Unknown Source)
        at com.xxxx.xxxx.module.inbox.InboxAgent.selectActivityPush(InboxAgent.java:612)
        at com.xxxx.xxxx.service.SystemMessageService.getActivityPushMessage(SystemMessageService.java:975)
        at com.xxxx.xxxx.service.login.logic.impl.LogicLoginServiceImpl.updateLoginUser(LogicLoginServiceImpl.java:438)
        at com.xxxx.xxxx.service.login.logic.impl.LogicLoginServiceImpl.updateLoginUser(LogicLoginServiceImpl.java:374)
        at com.xxxx.xxxx.web.controller.login.LoginController.login(LoginController.java:119)

分析

仔细分析对应代码逻辑，可发现有如下的缓存策略：

Object getObject() {
    o = getFromCache()
    if(o == null){
        o = getFromDb()
        if(o != null) {
            setToCache(o)
        }
    }
    return o;
}

从上面看貌似没有问题，但仔细分析会发现当getFromDb()返回null即数据库中并不存在相关数据时，每一个线程都会去执行getFromDb()这个方法，每个请求都会穿透到db上
当用户请求较大时，对数据库的压力会非常大【上面的stack仅为多台应用web中的一台】

解决

当数据库中无数据时，可以在缓存中放一个无效的对象表明“数据为空，不需要到db中查询了”，如下：

Object getObject() {
    o = getFromCache(key)
    if(o == null){
        o = getFromDb()
        if(o != null) {
            setToCache(key, o)
        }
        else {
            setToCache(key, invalidObject)
        }
    }
    return o == invalidObject ? null : o;
}

更进一步，上面的getFromDb()逻辑仍有可能会被多个线程同时操作，可以视业务场景而加上分布式锁的逻辑：

Object getObject() {
    o = getFromCache(key)
    if(o == null){
        try {
            if(cache.lock(key)) {
                o = getFromDb()
                if(o != null) {
                    setToCache(key, o)
                }
                else {
                    setToCache(key, invalidObject)
                }
            }
        } finally {
            cache.unlock(key);
        }
    }
    return o == invalidObject ? null : o;
}

思考及建议

多线程思维：每一行代码都要考虑其会被多个线程高并发的执行
抠门思维：每一行代码，尤其每一个网络操作（cache或db），都要考虑是否可以节省下来，或者将多个操作合并为一个操作
批量思维：多个动作是否可以一次完成。举个例子：去菜市场买菜大家都会一次把五种菜全买回，而不是买一次菜去菜市场一次。coding为什么不也这样呢？
每个逻辑都要谨慎思考，任何疏忽都可能会把线上搞死，服务宕机，造成严重后果

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