淺談Redis緩存雪崩解決方案
緩存層承載著大量的請(qǐng)求,有效保護(hù)了存儲(chǔ)層。但是如果由于大量緩存失效或者緩存整體不能提供服務(wù),導(dǎo)致大量的請(qǐng)求到達(dá)存儲(chǔ)層,會(huì)使存儲(chǔ)層負(fù)載增加(大量的請(qǐng)求查詢數(shù)據(jù)庫) 。這就是緩存雪崩的場(chǎng)景;
解決緩存雪崩可以從下面的幾點(diǎn)著手:
1.保持緩存層的高可用
使用Redis哨兵模式或者Redis集群部署方式,即是個(gè)別Redis節(jié)點(diǎn)下線,整個(gè)緩存層依然可以使用。除此之外還可以在多個(gè)機(jī)房部署Redis,這樣即便是機(jī)房死機(jī),依然可以實(shí)現(xiàn)緩存層的高可用。
2.限流降級(jí)組件
無論是緩存層還是存儲(chǔ)層都會(huì)有出錯(cuò)的概率,可以將它們視為資源。作為并發(fā)量較大的分布式系統(tǒng),假如有一個(gè)資源不可用,可能會(huì)造成所有線程在獲取這個(gè)資源時(shí)異常,造成整個(gè)系統(tǒng)不可用。降級(jí)在高并發(fā)系統(tǒng)中是非常正常的,比如推薦服務(wù)中,如果個(gè)性化推薦服務(wù)不可用,可以降級(jí)補(bǔ)充熱點(diǎn)數(shù)據(jù),不至于造成整個(gè)推薦服務(wù)不可用。常見的限流降級(jí)組件如 Hystrix、Sentinel 等。
3.緩存不過期
Redis 中保存的 key 永不失效,這樣就不會(huì)出現(xiàn)大量緩存同時(shí)失效的問題,但是隨之而來的就是Redis 需要更多的存儲(chǔ)空間。
4.優(yōu)化緩存過期時(shí)間
設(shè)計(jì)緩存時(shí),為每一個(gè) key 選擇合適的過期時(shí)間,避免大量的 key 在同一時(shí)刻同時(shí)失效,造成緩存雪崩。
5.使用互斥鎖重建緩存
在高并發(fā)場(chǎng)景下,為了避免大量的請(qǐng)求同時(shí)到達(dá)存儲(chǔ)層查詢數(shù)據(jù)、重建緩存,可以使用互斥鎖控制,如根據(jù) key 去緩存層查詢數(shù)據(jù),當(dāng)緩存層為命中時(shí),對(duì) key 加鎖,然后從存儲(chǔ)層查詢數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)寫入緩存層,最后釋放鎖。若其他線程發(fā)現(xiàn)獲取鎖失敗,則讓線程休眠一段時(shí)間后重試。對(duì)于鎖的類型,如果是在單機(jī)環(huán)境下可以使用 Java 并發(fā)包下的 Lock,如果是在分布式環(huán)境下,可以使用分布式鎖(Redis 中的 SETNX 方法)。
分布式環(huán)境下互斥鎖重建緩存?zhèn)未a
/** * 互斥鎖建立緩存 * **/ public String get(String key) { // redis中查詢key對(duì)應(yīng)的value String value = redis.get(key); // 緩存未命中 if (value == null) { // 互斥鎖 String key_mutex_lock = "mutex:lock" + key; // 互斥鎖加鎖成功 if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0(false),1(true) try { // 設(shè)置互斥鎖超時(shí)時(shí)間,這里設(shè)置的是鎖的失效時(shí)間,而不是key的失效時(shí)間 redis.expire(key_mutex_lock,3*60); // 從數(shù)據(jù)庫查詢 value = db.get(key); // 數(shù)據(jù)寫入緩存 redis.set(key,value); } finally { // 釋放鎖 boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock); if(keyExist){ redis.delete(key_mutex_lock); } } else { // 加鎖失敗,線程休息50ms后重試 Thread.sleep(50); return get(key); // 直接返回緩存結(jié)果 } } }
分布式環(huán)境下使用Redis 分布式鎖實(shí)現(xiàn)緩存重建,優(yōu)點(diǎn)是設(shè)計(jì)思路簡單,對(duì)數(shù)據(jù)一致性有保障;缺點(diǎn)是代碼復(fù)雜度增加,有可能會(huì)造成用戶等待。假設(shè)在高并發(fā)下,緩存重建期間 key 是鎖著的,如果當(dāng)前并發(fā) 1000 個(gè)請(qǐng)求,其中 999 個(gè)都在阻塞,會(huì)導(dǎo)致 999 個(gè)用戶請(qǐng)求阻塞而等待。
6.異步重建緩存
在這種方案下構(gòu)建緩存采取異步策略,會(huì)從線程池中獲取線程來異步構(gòu)建緩存,從而不會(huì)讓所有的請(qǐng)求直接到達(dá)存儲(chǔ)層,該方案中每個(gè)Redis key 維護(hù)邏輯超時(shí)時(shí)間,當(dāng)邏輯超時(shí)時(shí)間小于當(dāng)前時(shí)間時(shí),則說明當(dāng)前緩存已經(jīng)失效,應(yīng)當(dāng)進(jìn)行緩存更新,否則說明當(dāng)前緩存未失效,直接返回緩存中的 value 值。如在Redis 中將 key 的過期時(shí)間設(shè)置為 60 min,在對(duì)應(yīng)的 value 中設(shè)置邏輯過期時(shí)間為 30 min。這樣當(dāng) key 到了 30 min 的邏輯過期時(shí)間,就可以異步更新這個(gè) key 的緩存,但是在更新緩存的這段時(shí)間內(nèi),舊的緩存依然可用。這種異步重建緩存的方式可以有效避免大量的 key 同時(shí)失效。
/** * 異步重建緩存: ValueObject為對(duì)應(yīng)的封裝的實(shí)體模型 * **/ public String get(String key) { // 重緩存中查詢key對(duì)應(yīng)的ValueObject對(duì)象 ValueObject valueObject = redis.get(key); // 獲取存儲(chǔ)中對(duì)應(yīng)的value值 String value = valueObject.getValue(); // 獲取實(shí)體模型中的緩存過期的時(shí)間:timeOut = 設(shè)置緩存時(shí)的當(dāng)前時(shí)間+過期時(shí)間(如30秒,60秒等等) long logicTimeOut = valueObject.getTimeOut(); // 等位換算為long類型 // 當(dāng)前可以在邏輯上失效 if (logicTimeOut <= System.currentTimeMillis()) { // 異步更新緩存 threadPool.execute(new Runnable() { String key_mutex_lock = "mutex_lock" + key; // 互斥鎖加鎖成功 if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0(false),1(true) try { // 設(shè)置互斥鎖超時(shí)時(shí)間,這里設(shè)置的是鎖的失效時(shí)間,而不是key的失效時(shí)間 redis.expire(key_mutex_lock,3*60); // 從數(shù)據(jù)庫查詢 dbValue = db.get(key); // 數(shù)據(jù)寫入緩存 redis.set(key,dbValue); } finally { // 釋放鎖 boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock); if(keyExist){ redis.delete(key_mutex_lock); } } } else { } }); return value; // 直接返回緩存結(jié)果 } }
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