浅谈缓存(一)

xzavier 发布于2019-08-14 14:20 / 3216人阅读

摘要：缓存穿透场景当通过一个去数据库查询出来的数据结果为缓存系统就不会缓存该数据每次该查询都会经过数据库层造成没有必要的开销解决方案将该缓存至缓存系统中为一个特殊值缓存失效场景由于初始化的时候某些缓存过期时间设置的都一样一段时间以后缓存全部失效在

缓存穿透

场景:当通过一个key去数据库查询出来的数据结果为null,缓存系统就不会缓存该数据,每次该key查询都会经过数据库层,造成没有必要的DB开销
解决方案:将该key缓存至缓存系统中,value为一个特殊值(^^,&&...)

缓存失效

场景:由于初始化的时候某些缓存过期时间设置的都一样,一段时间以后缓存全部失效,在这一瞬间的会增大DB的压力
解决方案:在过期时间上加一个随机值;分析用户行为,尽量让失效时间均匀分布

缓存雪崩

场景:key缓存过期失效而新缓存未到期间,该key的查询所有请求都会去查询数据,造成DB压力上升,不必要的DB开销
解决方案:

加锁排队重建,使请求可以串行化,而不用全部的请求都去查询数据库

假设key的过期时间是A,创建一个key_sign,它的过期时间比A小,查询key的时候检查key_sign是否已经过期,如果过期则加锁后台起一个线程异步去更新key的值,而实际的缓存没有过期(如果实际缓存已经过期,需要加锁排队重建),但是会浪费双份缓存

在原有的value中存一个过期值B,B比A小,取值的时候根据B判断value是否过期,如果过期,解决方案同上

牺牲用户体验,当发现缓存中没有对应的数据直接返回失败,并且把需要的数据放入一个分布式队列,后台通过异步线程更新队列中需要更新的缓存

缓存污染

场景:一些非正常操作(导出excel,运营偶发性访问)而导致内存中出现很多冷数据
解决方案:选取合适的缓存算法(LUR-N算法)

缓存首次上线

场景:缓存首次上线,如果网站的访问量很大,所有的请求都经过数据库(如果访问量比较少,可以由用户访问自行缓存)
解决方案:缓存预热,在系统上线之前,所有的缓存都预先加载完毕(增加一个刷新缓存程序,上线后手动刷新或发布时自动调用刷用)

后记

缓存失效策略:添加key的时候要设置一个过期时间,采用惰性删除和定时删除相结合的策略删除过期键

多级缓存:线程级->内存级->进程级->文件(静态资源)->分布式(redis)->Db结果.

二级缓存:二级缓存更多的解决是,缓存穿透与程序的健壮性,当集中式缓存出现问题的时候,我们的应用能够继续运行;一些热点数据做成内存缓存,这些数据是在上线之前是已知的(比如说秒杀,大促商品),通过配置定时任务定时刷新内存缓存,完成和分布式缓存的数据置换;更加自动化的方案,可以根据上游自动发现热点数据,广播消息替换现在集群中内存缓存的数据(但在整个集群中广播,成本比较高,并且二级缓存的管理的成本也很大);

参考资料

缓存穿透、并发和失效，来自一线架构师的解决方案
那些年我们一起追过的缓存写法

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