缓存：热点key重建优化

Posted 2021-04-23 JavaPub

本篇是实战经验，大概阅读3分钟

前言

现在是 2021 辛丑年 叄月，大家都知道我最近在做一套JavaPub系列面试题，前面已经更新过一部分，在接下来还会持续更新，欢迎大家分享、关注

序言

再高大上的框架，也需要扎实的基础才能玩转，高频面试问题更是基础中的高频实战要点。

适合阅读人群

Java 学习者和爱好者，有一定工作经验的技术人，准面试官等。

阅读建议

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热点key重建优化

开发人员使用**“缓存+过期时间“的策略既可以加速数据读写，又保证数据的定时更新，这种模式基本满足绝大部分需求。但是有两个问题如果同时出现，可能就会对应用造成致命的危害（也就是缓存击穿**）：

• 当前key是一个热点key（例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大。
• 重建缓存不能在短时间完成，可能是一个复杂计算，例如复杂的SQL、多次IO、多个依赖等。

缓存击穿：缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

在缓存失效的瞬间，有大量线程来重建缓存（如下图所示），造成后端负载加大，甚至可能会让应用奔溃。

缓存击穿

要解决这个问题也不是很复杂，但是不能为了解决这个问题给系统带来更多的麻烦，所以需要制定如下目标：

• 减少重建缓存的次数。
• 数据尽可能一致。
• 较少的潜在危险。

常见解决方案

互斥锁（mutex key）

此方法只允许一个线程重建缓存，其他线程等待重建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据即可，整个过程如下图所示。

互斥锁

下面代码使用 Redis 的 setnx 命令实现上述功能：

String get(String key) {
    // 从Redis中获取数据
    String value = redis.get(key);
    // 如果value为空，则开始重构缓存
    if(value == null) {
        // 只允许一个线程重构缓存，使用nx，并设置过期时间ex
        String mutexKey = "mutext:key:" + key;
        if(redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {
            // 从数据源获取数据
            value = db.get(key);
            // 回写Redis,并设置过期时间
            redis.setex(key, timeout, value);
            // 删除key_mutex
            redis.delete(mutex_key);
        }
        // 其他线程休息50毫秒后重试
        else {
            Thread.sleep(50);
            get(key);
        }
    }
    return value;
}

• 从 Redis 获取数据，如果值不为空，则直接返回值；否则执行下面 2 和 3 步骤。
• 如果 set(nx和ex) 结果为 true，说明此时没有其他线程重建缓存，那么当前线程执行缓存构建逻辑。
• 如果 set(nx和ex) 结果为 false，说明此时已经有其他线程正在执行构建缓存的工作，那么当前线程将休息指定时间（例如这里是50毫秒，取决于构建缓存的速度）后，重新执行函数，直到获取到数据。

永远不过期

“永远不过期”包含两层意思：

• 从缓存层面来看，确实没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题，也就是“物理”不过期。
• 从功能层面来看，为每个value设置一个逻辑过期时间，当发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存

整个过程如下图所示。

永不过期构建过程

从实战看，此方法有效地杜绝了热点 key 产生的问题，但唯一不足的就是重构缓存期间，会出现数据不一致的情况，这取决于应用方是否容忍这种不一致。下面代码使用 Redis 进行模拟：

String get(final String key) {
    V v = redis.get(key);
    String value = v.getValue();
    // 逻辑过期时间
    long logicTimeout = v.getLogicTimeout();
    // 如果逻辑过期时间小于当前时间，开始后台构建
    if(v.logicTimeout <= System.currentTimeMillis()) {
        String mutexKey = "mutex:key:" + key;
        if(redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {
            // 重构缓存
            threadPool.execute(new Runnable(){
                public void run() {
                    String dbValue = db.get(key);
                    redis.set(key, dbvalue, newLogicTimeout);
                    redis.delete(mutexKey);
                }
            });
        }
    }
    return value;
}

作为一个并发量较大的应用，在使用缓存时有三个目标：

• 加快用户访问速度，提高用户体验。
• 降低后端负载，减少潜在的风险，保证系统平稳。
• 保证数据“尽可能”及时更新。

下面将按照这三个维度对上述两种解决方案进行分析。

• 互斥锁（mutex key）：这种方案思路比较简单，但是存在一定的隐患，如果构建过程出现问题或者时间较长，可能会存在死锁和线程池阻塞的风险，但是这种方法能够较好的降低后端存储负载，并在一致性上做的比较好。
• “永远不过期”：这种方案由于没有设置真正的过期时间，实际上已经不存在热点key产生的一系列危害，但是会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。

两种解决方法对比如下表所示。

解决方案	优点	缺点
简单分布式锁	思路简单 保证一致性	代码复杂度增大 存在死锁的风险 存在线程池阻塞的风险
永远不过期	基本杜绝热点key问题	不保证一致性 逻辑过期时间增加代码维护成本和内存成本

我是JavaPub，下期见。