缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析

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前言

设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。

１　缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能ＤＢ就挂掉了，要是有人利用不存在的ｋｅｙ频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的ｂｉｔｍａｐ中，一个一定不存在的数据会被这个ｂｉｔｍａｐ拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

２　缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到ＤＢ，ＤＢ瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如１－５分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

３　缓存击穿

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：

最新版本代码：

ｍｅｍｃａｃｈｅ代码：

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：

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。

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

总结

针对业务系统，永远都是具体情况具体分析，没有最好，只有最合适。

最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用ＬＲＵ策略处理溢出，Ｒｅｄｉｓ的ＲＤＢ和ＡＯＦ持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

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