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詳解Java分布式緩存系統(tǒng)中必須解決的四大問(wèn)題

 更新時(shí)間:2022年04月14日 09:22:27   作者:農(nóng)民工老王  
分布式緩存系統(tǒng)是三高架構(gòu)中不可或缺的部分,極大地提高了整個(gè)項(xiàng)目的并發(fā)量、響應(yīng)速度,但它也帶來(lái)了新的需要解決的問(wèn)題,分別是: 緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩和緩存一致性問(wèn)題。本文將詳細(xì)講解一下這四大問(wèn)題,需要的可以參考一下

分布式緩存系統(tǒng)是三高架構(gòu)中不可或缺的部分,極大地提高了整個(gè)項(xiàng)目的并發(fā)量、響應(yīng)速度,但它也帶來(lái)了新的需要解決的問(wèn)題,分別是: 緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩和緩存一致性問(wèn)題。

緩存穿透

第一個(gè)比較大的問(wèn)題就是緩存穿透。這個(gè)概念比較好理解,和命中率有關(guān)。如果命中率很低,那么壓力就會(huì)集中在數(shù)據(jù)庫(kù)持久層。

假如能找到相關(guān)數(shù)據(jù),我們就可以把它緩存起來(lái)。但問(wèn)題是,本次請(qǐng)求,在緩存和持久層都沒(méi)有命中,這種情況就叫緩存的穿透。

舉個(gè)例子,如上圖,在一個(gè)登錄系統(tǒng)中,有外部攻擊,一直嘗試使用不存在的用戶進(jìn)行登錄,這些用戶都是虛擬的,不能有效地被緩存起來(lái),每次都會(huì)到數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢一次,最后就會(huì)造成服務(wù)的性能故障。

解決這個(gè)問(wèn)題有多種方案,我們來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下。

第一種就是把空對(duì)象緩存起來(lái)。不是持久層查不到數(shù)據(jù)嗎?那么我們就可以把本次請(qǐng)求的結(jié)果設(shè)置為 null,然后放入到緩存中。通過(guò)設(shè)置合理的過(guò)期時(shí)間,就可以保證后端數(shù)據(jù)庫(kù)的安全。

緩存空對(duì)象會(huì)占用額外的緩存空間,還會(huì)有數(shù)據(jù)不一致的時(shí)間窗口,所以第二種方法就是針對(duì)大數(shù)據(jù)量的、有規(guī)律的鍵值,使用布隆過(guò)濾器進(jìn)行處理。

一條記錄存在與不存在,是一個(gè) Bool 值,只需要使用 1 比特就可存儲(chǔ)。布隆過(guò)濾器就可以把這種是、否操作,壓縮到一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。比如手機(jī)號(hào),用戶性別這種數(shù)據(jù),就非常適合使用布隆過(guò)濾器。

緩存擊穿

緩存擊穿,指的也是用戶請(qǐng)求落在數(shù)據(jù)庫(kù)上的情況,大多數(shù)情況,是由于緩存時(shí)間批量過(guò)期引起的。

我們一般會(huì)對(duì)緩存中的數(shù)據(jù),設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間。如果在某個(gè)時(shí)刻從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取了大量數(shù)據(jù),并設(shè)置了同樣的過(guò)期時(shí)間,它們將會(huì)在同一時(shí)刻失效,造成和緩存的擊穿。

對(duì)于比較熱點(diǎn)的數(shù)據(jù),我們就可以設(shè)置它不過(guò)期;或者在訪問(wèn)的時(shí)候,更新它的過(guò)期時(shí)間;批量入庫(kù)的緩存項(xiàng),也盡量分配一個(gè)比較平均的過(guò)期時(shí)間,避免同一時(shí)間失效。

緩存雪崩

雪崩這個(gè)詞看著可怕,實(shí)際情況也確實(shí)比較嚴(yán)重。緩存是用來(lái)對(duì)系統(tǒng)加速的,后端的數(shù)據(jù)庫(kù)只是數(shù)據(jù)的備份,而不是作為高可用的備選方案。

當(dāng)緩存系統(tǒng)出現(xiàn)故障,流量會(huì)瞬間轉(zhuǎn)移到后端的數(shù)據(jù)庫(kù)。過(guò)不了多久,數(shù)據(jù)庫(kù)將會(huì)被大流量壓垮掛掉,這種級(jí)聯(lián)式的服務(wù)故障,可以形象地稱為雪崩。

緩存的高可用建設(shè)是非常重要的。Redis 提供了主從和 Cluster 的模式,其中 Cluster 模式使用簡(jiǎn)單,每個(gè)分片也能單獨(dú)做主從,可以保證極高的可用性。

另外,我們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能瓶頸有一個(gè)大體的評(píng)估。如果緩存系統(tǒng)當(dāng)?shù)?,那么流向?shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求,就可以使用限流組件,將請(qǐng)求攔截在外面。

緩存一致性

引入緩存組件后,另外一個(gè)老大難的問(wèn)題,就是緩存的一致性。

我們首先來(lái)看問(wèn)題是怎么發(fā)生的。對(duì)于一個(gè)緩存項(xiàng)來(lái)說(shuō),常用的操作有四個(gè):寫(xiě)入、更新、讀取、刪除。

  • 寫(xiě)入:緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)是兩個(gè)不同的組件,只要涉及雙寫(xiě),就存在只有一個(gè)寫(xiě)成功的可能性,造成數(shù)據(jù)不一致。
  • 更新:更新的情況類似,需要更新兩個(gè)不同的組件。
  • 讀?。鹤x取要保證從緩存中讀到的信息是最新的,是和數(shù)據(jù)庫(kù)中的是一致的。
  • 刪除:當(dāng)刪除數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的時(shí)候,如何把緩存中的數(shù)據(jù)也刪掉?

由于業(yè)務(wù)邏輯大多數(shù)情況下,是比較復(fù)雜的。其中的更新操作,就非常昂貴,比如一個(gè)用戶的余額,就是通過(guò)計(jì)算一系列的資產(chǎn)算出來(lái)的一個(gè)數(shù)。如果這些關(guān)聯(lián)的資產(chǎn),每個(gè)地方改動(dòng)的時(shí)候,都去刷新緩存,那代碼結(jié)構(gòu)就會(huì)非?;靵y,以至于無(wú)法維護(hù)。

我推薦使用觸發(fā)式的緩存一致性方式,使用懶加載的方式,可以讓緩存的同步變得非常簡(jiǎn)單:

  • 當(dāng)讀取緩存的時(shí)候,如果緩存里沒(méi)有相關(guān)數(shù)據(jù),則執(zhí)行相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯,構(gòu)造緩存數(shù)據(jù)存入到緩存系統(tǒng);
  • 當(dāng)與緩存項(xiàng)相關(guān)的資源有變動(dòng),則先刪除相應(yīng)的緩存項(xiàng),然后在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)資源進(jìn)行更新,最后再刪除相應(yīng)的緩存項(xiàng)。

這種操作,除了編程模型簡(jiǎn)單,有一個(gè)明顯的好處。我只有在用到這個(gè)緩存的時(shí)候,才把它加載到緩存系統(tǒng)中。如果每次修改 都創(chuàng)建、更新資源,那緩存系統(tǒng)中就會(huì)存在非常多的冷數(shù)據(jù)。這實(shí)際上是實(shí)現(xiàn)了邊緣緩存模式(Cache-Aside Pattern),即按需將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)加載到緩存中,最大的作用就是提高性能減少不必要的查詢。

但這樣還是有問(wèn)題。接下來(lái)介紹的場(chǎng)景,也是面試中經(jīng)常提及的問(wèn)題。

我們上面提到的數(shù)據(jù)庫(kù)的更新動(dòng)作,和緩存刪除動(dòng)作,明顯是不在一個(gè)事務(wù)里的??赡茉斐蓴?shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容和緩存里的內(nèi)容在更新的過(guò)程有不一致。

在面試中,只要你把這個(gè)問(wèn)題給點(diǎn)出來(lái),面試官都會(huì)蹺起大拇指。

可以使用分布式鎖來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,將數(shù)據(jù)庫(kù)操作和緩存操作,與其他的緩存讀操作,使用鎖進(jìn)行資源隔離即可。一般來(lái)說(shuō),讀操作是不需要加鎖的,它會(huì)在遇到鎖的時(shí)候,重試等待,直到超時(shí)。

到此這篇關(guān)于詳解Java分布式緩存系統(tǒng)中必須解決的四大問(wèn)題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java分布式緩存系統(tǒng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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