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1. 前言
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1. 前言
在现代系统架构中缓存与数据库的结合使用是一种经典的设计模式。为了确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致通常会给缓存数据设置一个过期时间。当系统接收到用户请求时首先会访问缓存。如果缓存中不存在所需数据系统会进一步查询数据库并将获取到的数据回写到缓存中。这样当系统再次接收到相同的请求时便可以直接从缓存中获取数据并返回给用户从而提升系统的响应速度和性能。 2. 缓存穿透
在上述系统架构中当用户从缓存中获取数据时如果缓存中不存在该数据系统会转而查询数据库。然而如果数据库中也不存在该数据系统将无法将数据回写到缓存中。这导致后续相同的请求仍然会直接访问数据库。如果短时间内系统接收到大量此类请求数据库的压力将急剧增加甚至可能导致数据库服务器宕机。 2.1 解决方案 限制非法请求 缓存穿透问题往往是由于恶意攻击如黑客攻击导致的。因此我们可以在API入口处对请求的合法性进行检测。例如可以检查请求的IP地址、参数和字段的合法性。如果请求被判定为非法系统可以直接返回错误响应而无需进一步访问缓存或数据库。 缓存空值或默认值 当请求的数据在缓存和数据库中均不存在时系统可以将该数据的键值对缓存起来并将其值设置为空或赋予一个默认值。这样当系统再次接收到相同的请求时便可以直接从缓存中获取数据并返回从而避免了对数据库的重复查询。 使用布隆过滤器 布隆过滤器是一种高效的数据结构用于判断某个元素是否存在于集合中。我们可以在写入数据库数据时同步将该数据的标识存入布隆过滤器中。当系统接收到用户请求时如果缓存中不存在该数据系统可以先查询布隆过滤器。如果布隆过滤器中也不存在该数据系统可以直接返回而无需访问数据库。这种方法能够有效减少数据库的查询压力尤其是在面对大量请求时。
3. 缓存雪崩
通常情况下缓存中的数据会设置一个过期时间以便及时更新数据确保与数据库中的数据保持一致。然而如果大量缓存在同一时间过期系统将无法从缓存中获取数据导致大量请求直接涌入数据库。这种情况下数据库的压力将急剧增加甚至可能导致数据库崩溃。 3.1 解决方案 均匀设置过期时间 为了避免大量缓存在同一时间过期可以为缓存数据设置随机的过期时间。通过均匀分布缓存的过期时间可以有效避免缓存同时失效从而减轻数据库的压力。 使用互斥锁 当系统接收到用户请求时如果请求的数据不在缓存中系统可以为该请求加一个互斥锁确保同一时间内只有一个请求能够访问数据库。当数据库中的数据被成功查询并回写到缓存后系统再释放该锁。其他请求在缓存中获取不到数据时可以选择等待锁释放或直接返回空值或默认值。 需要注意的是互斥锁应设置一个合理的过期时间以防止因异常情况导致锁无法释放。 后台线程更新缓存 当系统接收到用户请求时如果请求的数据不在缓存中系统可以调用后台线程或通过消息队列触发后台线程来更新缓存。后台线程会首先检查缓存中是否存在该数据如果存在则不执行更新操作如果不存在则从数据库中获取数据并回写到缓存中。 在系统刚上线时可以通过手动调用后台线程将部分热点数据预先加载到缓存中以避免冷启动时的大量数据库查询。
4. 缓存击穿
在秒杀等高频访问场景中某些热点数据会被频繁访问。如果这些热点数据恰好过期大量请求将无法从缓存中获取数据转而直接访问数据库。这种情况下数据库的压力将急剧增加甚至可能导致数据库崩溃。 4.1 解决方案
缓存击穿可以视为缓存雪崩的一种特殊情况因此其解决方案与缓存雪崩类似。 使用互斥锁 当系统在缓存中无法获取到数据时可以为该请求加一个互斥锁并设置合理的过期时间。这样可以确保同一时间内只有一个请求能够访问数据库从而避免大量请求同时涌入数据库。 后台线程更新缓存 当系统在缓存中无法获取到数据时可以调用后台线程来更新缓存。后台线程会从数据库中获取数据并回写到缓存中。在系统刚上线时可以通过预热机制将部分热点数据预先加载到缓存中以避免缓存击穿问题。
5. 总结
缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿是缓存系统中常见的三大问题。通过合理设置缓存过期时间、使用互斥锁、布隆过滤器以及后台线程更新缓存等策略可以有效缓解这些问题提升系统的稳定性和性能。在实际应用中应根据具体业务场景选择合适的解决方案以确保系统的高效运行。
