缓存的热点ｋｅｙ问题

欢迎各位再次来到这里听小编解说！小编已经把最精彩的文章已经写在了下边，希望大家能耐心的把文章看完。你们的阅读就是我坚持创作的动力！麻烦你点点关注和评论！小编会永远记在心里的！！！

一、引出热点ｋｅｙ问题

我们通常使用　缓存　＋　过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度，减少了后端负载，同时保证功能的更新，一般情况下这种模式已经基本满足要求了。

但是有两个问题如果同时出现，可能就会对系统造成致命的危害：

（１）　这个ｋｅｙ是一个热点ｋｅｙ（例如一个重要的新闻，一个热门的八卦新闻等等），所以这种ｋｅｙ访问量可能非常大。

（２）　缓存的构建是需要一定时间的。（可能是一个复杂计算，例如复杂的ｓｑｌ、多次ＩＯ、多个依赖（各种接口）等等）

于是就会出现一个致命问题：在缓存失效的瞬间，有大量线程来构建缓存（见下图），造成后端负载加大，甚至可能会让系统崩溃　。

二、四种解决方案（注释：第１，２种方法来自Ｔｉｍ　Ｙａｎｇ博客）

我们的目标是：尽量少的线程构建缓存（甚至是一个）　＋　数据一致性　＋　较少的潜在危险，下面会介绍四种方法来解决这个问题：

１．　使用互斥锁（ｍｕｔｅｘ　ｋｅｙ）：　这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了（如下图）

如果是单机，可以用ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ或者ｌｏｃｋ来处理，如果是分布式环境可以用分布式锁就可以了（分布式锁，可以用ｍｅｍｃａｃｈｅ的ａｄｄ，　ｒｅｄｉｓ的ｓｅｔｎｘ，　ｚｏｏｋｅｅｐｅｒ的添加节点操作）。

下面是Ｔｉｍ　ｙａｎｇ博客的代码，是ｍｅｍｃａｃｈｅ的伪代码实现

如果换成ｒｅｄｉｓ，就是：

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（在业务层处理缓存过期）

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：

之前在缓存雪崩那篇文章提到了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。

三、四种方案对比：

作为一个并发量较大的互联网应用，我们的目标有３个：

１．　加快用户访问速度，提高用户体验。

２．　降低后端负载，保证系统平稳。

３．　保证数据“尽可能”及时更新（要不要完全一致，取决于业务，而不是技术。）

所以第二节中提到的四种方法，可以做如下比较，还是那就话：没有最好，只有最合适。

四、总结

１．　热点ｋｅｙ　＋　过期时间　＋　复杂的构建缓存过程　＝＞　ｍｕｔｅｘ　ｋｅｙ问题

２．　构建缓存一个线程做就可以了。

３．　四种解决方案：没有最佳只有最合适。

欢迎各位再次来到这里听小编解说！小编已经把最精彩的文章已经写在了下边，希望大家能耐心的把文章看完。你们的阅读就是我坚持创作的动力！麻烦你点点关注和评论！小编会永远记在心里的！！！

欢迎大家与我一起来探索科技！让我们走在科技的最前沿。小编已经把最精彩的内容写在下边，请您耐心的把文章阅读完可以吗？您的阅读就是我坚持创作的动力！此外，满足小编一个小小的请求好吗？帮忙点点关注，阅读完文章别忘了留下您宝贵的意见！好吧，我们现在开始一起探索吧！

非常感谢各位看官能在百忙之中阅读小编的文章，您们的阅读和评论是小编继续坚持创作的动力。你们的每一个评论，小编都会去非常认真的去阅读，你们提出的宝贵意见我也会虚心接受，争取每天都为大家带来更多的优质文章。让大家不但可以增长见识，还可以有个好的心情。希望您能喜欢小编的文章！