詳解緩存穿透擊穿雪崩解決方案

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一：前言

設計一個緩存系統，不得不要考慮的問題就是：緩存穿透、緩存擊穿與失效時的雪崩效應。

二：緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個一定不存在的數據，由於緩存是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從存儲層查不到數據則不寫入緩存，這將導致這個不存在的數據每次請求都要到存儲層去查詢，失去瞭緩存的意義。在流量大時，可能DB就掛掉瞭，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。

三：解決方案

有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是采用佈隆過濾器，將所有可能存在的數據哈希到一個足夠大的bitmap中，一個一定不存在的數據會被 這個bitmap攔截掉，從而避免瞭對底層存儲系統的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法（我們采用的就是這種），如果一個查詢返回的數據為空（不管是數 據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行緩存，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。

四：緩存雪崩

緩存雪崩是指在我們設置緩存時采用瞭相同的過期時間，導致緩存在某一時刻同時失效，請求全部轉發到DB，DB瞬時壓力過重雪崩。

五：解決方案

緩存失效時的雪崩效應對底層系統的沖擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者隊列的方式保證緩存的單線 程（進程）寫，從而避免失效時大量的並發請求落到底層存儲系統上。這裡分享一個簡單方案就時講緩存失效時間分散開，比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低，就很難引發集體失效的事件。

六：緩存擊穿

對於一些設置瞭過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高並發地訪問，是一種非常“熱點”的數據。這個時候，需要考慮一個問題：緩存被“擊穿”的問題，這個和緩存雪崩的區別在於這裡針對某一key緩存，前者則是很多key。

緩存在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個Key有大量的並發請求過來，這些請求發現緩存過期一般都會從後端DB加載數據並回設到緩存，這個時候大並發的請求可能會瞬間把後端DB壓垮。

七：解決方案

1、使用互斥鎖(mutex key)

業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在緩存失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設緩存；否則，就重試整個get緩存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是隻有不存在的時候才設置，可以利用它來實現鎖的效果。在redis2.6.1之前版本未實現setnx的過期時間，所以這裡給出兩種版本代碼參考：

//2.6.1前單機版本鎖
String get(String key) {
   String value = redis.get(key);
   if (value  == null) {
    if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {
        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
        redis.expire(key_mutex, 3 * 60)
        value = db.get(key);
        redis.set(key, value);
        redis.delete(key_mutex);
    } else {
        //其他線程休息50毫秒後重試
        Thread.sleep(50);
        get(key);
    }
  }
}

最新版本代碼：

public String get(key) {
      String value = redis.get(key);
      if (value == null) { //代表緩存值過期
          //設置3min的超時，防止del操作失敗的時候，下次緩存過期一直不能load db
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表設置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } else {  //這個時候代表同時候的其他線程已經load db並回設到緩存瞭，這時候重試獲取緩存值即可
                      sleep(50);
                      get(key);  //重試
              }
          } else {
              return value;
          }
 }

memcache代碼

if (memcache.get(key) == null) {
    // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
        value = db.get(key);
        memcache.set(key, value);
        memcache.delete(key_mutex);
    } else {
        sleep(50);
        retry();
    }
}

2、”提前”使用互斥鎖(mutex key)

在value內部設置1個超時值(timeout1), timeout1比實際的memcache timeout(timeout2)小。當從cache讀取到timeout1發現它已經過期時候，馬上延長timeout1並重新設置到cache。然後再從數據庫加載數據並設置到cache中。偽代碼如下：

v = memcache.get(key);
if (v == null) {
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
        value = db.get(key);
        memcache.set(key, value);
        memcache.delete(key_mutex);
    } else {
        sleep(50);
        retry();
    }
} else {
    if (v.timeout <= now()) {
        if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
            // extend the timeout for other threads
            v.timeout += 3 * 60 * 1000;
            memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);

            // load the latest value from db
            v = db.get(key);
            v.timeout = KEY_TIMEOUT;
            memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);
            memcache.delete(key_mutex);
        } else {
            sleep(50);
            retry();
        }
    }
}

3、”永遠不過期”

這裡的“永遠不過期”包含兩層意思：

(1) 從redis上看，確實沒有設置過期時間，這就保證瞭，不會出現熱點key過期問題，也就是“物理”不過期。

(2) 從功能上看，如果不過期，那不就成靜態的瞭嗎？所以我們把過期時間存在key對應的value裡，如果發現要過期瞭，通過一個後臺的異步線程進行緩存的構建，也就是“邏輯”過期

從實戰看，這種方法對於性能非常友好，唯一不足的就是構建緩存時候，其餘線程(非構建緩存的線程)可能訪問的是老數據，但是對於一般的互聯網功能來說這個還是可以忍受。

String get(final String key) {
        V v = redis.get(key);
        String value = v.getValue();
        long timeout = v.getTimeout();
        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {
            // 異步更新後臺異常執行
            threadPool.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    String keyMutex = "mutex:" + key;
                    if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {
                        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash
                        redis.expire(keyMutex, 3 * 60);
                        String dbValue = db.get(key);
                        redis.set(key, dbValue);
                        redis.delete(keyMutex);
                    }
                }
            });
        }
        return value;
}

4、資源保護

采用netflix的hystrix，可以做資源的隔離保護主線程池，如果把這個應用到緩存的構建也未嘗不可。

四種解決方案：沒有最佳隻有最合適

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八：總結

針對業務系統，永遠都是具體情況具體分析，沒有最好，隻有最合適。最後，對於緩存系統常見的緩存滿瞭和數據丟失問題，需要根據具體業務分析，通常我們采用LRU策略處理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略來保證一定情況下的數據安全。

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