缓存，这么用才真正达到缓存的效果

Posted 2021-04-14 支付技术那些事

本文内容：

1. 什么是缓存？

平常的开发项目中，多多少少都会使用到缓存，因为一些数据我们没有必要每次查询的时候都去查询到数据库。

一个形象的比喻

数据库是人的身体,

缓存是防弹衣,

子弹就是去后台拿数据的请求线程,

防弹衣是防止子弹打到人身体上。

缓存的目的就是为了某些查找数据操作，查询的更快，同时保护好下游的数据库。

2. 缓存的使用场景

分析一个系统是否需要使用缓存，具体业务数据是否适合做缓存,我们要从一些指标或者要求去分析。

使用缓存前的三问：

1.访问频率高还是低？

考虑一下你的系统访问真的很大吗，真的需要使用缓存？每天业务量很小的系统没有必要设计的太复杂。

虽然引入缓存层能加快访问速度，但是也增加了业务的复杂度。

访问频率高，适合缓存，而且效果也好些；

2.读写比例是什么样的？

分析一下业务的读写比例，系统是读多还是写多的业务。

访问频率高，读多写少，适合缓存，效果会好

3.数据一致性要求高吗？

一般的系统都是数据实时变化的，或者需要一致性的。

使用缓存适用那些对数据一致性要求不高的业务。

3. 缓存最常见的几个问题和解决方案

3.1 缓存穿透

3.1.1 缓存定义

一个比喻，假如防弹衣只保护身体的正面的，你不按套路出牌，子弹是能拐弯的，绕过了防弹衣，打到了身体的后背，防弹衣就相当于没有作用。

请求去查询一条压根儿数据库中根本就不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据，但是请求每次都会打到数据库上面去。

3.1.2 带来的问题

用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

严重的话，会导致数据库直接挂掉。

3.1.3 解决方案：

1.最简单的：及时数据库中不存在的数据也缓存起来

可以为这些不存在 key 对应的值设置为null 丢到缓存里面去。后面再出现查询这个key 的请求的时候，直接返回null 

2.高级一些：使用布隆过滤器

在缓存之前在加一层 BloomFilter ，在查询的时候先去 BloomFilter 去查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，存在再走查缓存 

方案比较

第一种方案就会缓存大量不存在key的数据；

对于空数据的key有限的，重复率比较高的，我们则可以采用第一种方式进行缓存。

3.2 缓存击穿

3.2.1 定义

比喻：数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是请求线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣遇到了假货，某些部分是空的，里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它，打到人身上. 

在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。

3.2.2 带来的问题

会造成某一时刻数据库请求量过大，压力剧增。

3.2.3 解决方案

1. 后台主动刷新

既然问题出现在某个key失效的问题，那我们只要不让这个key失效就行了，可以后台起一个Cron任务，去主动更新key的过期时间。

比如，一个key是30分钟过期，可以让cron每29分钟执行一次，更改它的过期时间。

2. 检查时更新

在获取缓存值时，可以再请求获取后，修改对应的过期时间。

将缓存key的过期时间一起保存在数值中，在get操作后，将过期时间与当前时间进行对比，块过期时，修改对应的时间字段。

3. 多级缓存

可以使用多套缓存实例保存缓存值。

比如可以采用一级缓存、二级缓存机制，一级失效时间设置短些，二级长些，这样访问一级不存在时，则访问二级。

4. 加锁限制访问

此方案为数据库失效后，使用互斥锁保护对数据库的频繁操作，是第一个失效请求到数据库后，设置缓存值，后续的直接命中缓存，从而保护数据库。

可以参考一下代码：

3.3 缓存雪崩

3.3.1 定义

当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，比如你的缓存服务宕机了，会有大量的请求进来直接打到DB上面。

3.3.2 带来的问题

缓存集中失效，DB 抗不住这么多请求，严重会直接挂掉。

3.3.3 解决方案

1.在发生前，做好缓存的高可用。

比如是使用 Redis，可以使用 主从+哨兵 ，Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况

2.事中

本地缓存 ：最简单的map，ehcache

限流&熔断机制：常见的Hystrix等技术。

3.事后

开启持久化配置，更快的恢复线上数据。