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。
解决方法:
加锁排队方案伪代码:
//伪代码
public object GetProductListNew() {
int cacheTime = 30;
String cacheKey = "product_list";
String lockKey = cacheKey;
String cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
} else {
synchronized(lockKey) {
cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
} else {
//这里一般是sql查询数据
cacheValue = GetProductListFromDB();
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
}
}
return cacheValue;
}
}
缓存标记方案伪代码:
//伪代码
public object GetProductListNew() {
int cacheTime = 30;
String cacheKey = "product_list";
//缓存标记
String cacheSign = cacheKey + "_sign";
String sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
//获取缓存值
String 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) -> {
//这里一般是 sql查询数据
cacheValue = GetProductListFromDB();
//日期设缓存时间的2倍,用于脏读
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime * 2);
});
return cacheValue;
}
}
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(相当于进行了两次无用的查询)。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。
解决方案:
方案二伪代码:
//伪代码
public object GetProductListNew() {
int cacheTime = 30;
String cacheKey = "product_list";
String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
}
cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
if (cacheValue != null) {
return cacheValue;
} else {
//数据库查询不到,为空
cacheValue = GetProductListFromDB();
if (cacheValue == null) {
//如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来
cacheValue = string.Empty;
}
CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
return cacheValue;
}
}
缓存预热这个应该是一个比较常见的概念,相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解,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。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
解决思路:
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外,我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种:
当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。
降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的。
在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:
(1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;
(2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;
(3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;
(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。