緩存三大問題及其解決方案

1. 前言

? 在現代系統架構中，緩存與數據庫的結合使用是一種經典的設計模式。為了確保緩存中的數據與數據庫中的數據保持一致，通常會給緩存數據設置一個過期時間。當系統接收到用戶請求時，首先會訪問緩存。如果緩存中不存在所需數據，系統會進一步查詢數據庫，并將獲取到的數據回寫到緩存中。這樣，當系統再次接收到相同的請求時，便可以直接從緩存中獲取數據并返回給用戶，從而提升系統的響應速度和性能。

2. 緩存穿透

? 在上述系統架構中，當用戶從緩存中獲取數據時，如果緩存中不存在該數據，系統會轉而查詢數據庫。然而，如果數據庫中也不存在該數據，系統將無法將數據回寫到緩存中。這導致后續相同的請求仍然會直接訪問數據庫。如果短時間內系統接收到大量此類請求，數據庫的壓力將急劇增加，甚至可能導致數據庫服務器宕機。

2.1 解決方案

1. 限制非法請求

   ? 緩存穿透問題往往是由于惡意攻擊（如黑客攻擊）導致的。因此，我們可以在API入口處對請求的合法性進行檢測。例如，可以檢查請求的IP地址、參數和字段的合法性。如果請求被判定為非法，系統可以直接返回錯誤響應，而無需進一步訪問緩存或數據庫。

2. 緩存空值或默認值

   ? 當請求的數據在緩存和數據庫中均不存在時，系統可以將該數據的鍵值對緩存起來，并將其值設置為空或賦予一個默認值。這樣，當系統再次接收到相同的請求時，便可以直接從緩存中獲取數據并返回，從而避免了對數據庫的重復查詢。

3. 使用布隆過濾器

   ? 布隆過濾器是一種高效的數據結構，用于判斷某個元素是否存在于集合中。我們可以在寫入數據庫數據時，同步將該數據的標識存入布隆過濾器中。當系統接收到用戶請求時，如果緩存中不存在該數據，系統可以先查詢布隆過濾器。如果布隆過濾器中也不存在該數據，系統可以直接返回，而無需訪問數據庫。這種方法能夠有效減少數據庫的查詢壓力，尤其是在面對大量請求時。

3. 緩存雪崩

? 通常情況下，緩存中的數據會設置一個過期時間，以便及時更新數據，確保與數據庫中的數據保持一致。然而，如果大量緩存在同一時間過期，系統將無法從緩存中獲取數據，導致大量請求直接涌入數據庫。這種情況下，數據庫的壓力將急劇增加，甚至可能導致數據庫崩潰。

3.1 解決方案

1. 均勻設置過期時間

   ? 為了避免大量緩存在同一時間過期，可以為緩存數據設置隨機的過期時間。通過均勻分布緩存的過期時間，可以有效避免緩存同時失效，從而減輕數據庫的壓力。

2. 使用互斥鎖

   ? 當系統接收到用戶請求時，如果請求的數據不在緩存中，系統可以為該請求加一個互斥鎖，確保同一時間內只有一個請求能夠訪問數據庫。當數據庫中的數據被成功查詢并回寫到緩存后，系統再釋放該鎖。其他請求在緩存中獲取不到數據時，可以選擇等待鎖釋放或直接返回空值或默認值。

   ? 需要注意的是，互斥鎖應設置一個合理的過期時間，以防止因異常情況導致鎖無法釋放。

3. 后臺線程更新緩存

   ? 當系統接收到用戶請求時，如果請求的數據不在緩存中，系統可以調用后臺線程或通過消息隊列觸發后臺線程來更新緩存。后臺線程會首先檢查緩存中是否存在該數據，如果存在則不執行更新操作；如果不存在，則從數據庫中獲取數據并回寫到緩存中。

   ? 在系統剛上線時，可以通過手動調用后臺線程，將部分熱點數據預先加載到緩存中，以避免冷啟動時的大量數據庫查詢。

4. 緩存擊穿

? 在秒殺等高頻訪問場景中，某些熱點數據會被頻繁訪問。如果這些熱點數據恰好過期，大量請求將無法從緩存中獲取數據，轉而直接訪問數據庫。這種情況下，數據庫的壓力將急劇增加，甚至可能導致數據庫崩潰。

4.1 解決方案

? 緩存擊穿可以視為緩存雪崩的一種特殊情況，因此其解決方案與緩存雪崩類似。

1. 使用互斥鎖

   ? 當系統在緩存中無法獲取到數據時，可以為該請求加一個互斥鎖，并設置合理的過期時間。這樣可以確保同一時間內只有一個請求能夠訪問數據庫，從而避免大量請求同時涌入數據庫。

2. 后臺線程更新緩存

   ? 當系統在緩存中無法獲取到數據時，可以調用后臺線程來更新緩存。后臺線程會從數據庫中獲取數據并回寫到緩存中。在系統剛上線時，可以通過預熱機制將部分熱點數據預先加載到緩存中，以避免緩存擊穿問題。

5. 總結

? 緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿是緩存系統中常見的三大問題。通過合理設置緩存過期時間、使用互斥鎖、布隆過濾器以及后臺線程更新緩存等策略，可以有效緩解這些問題，提升系統的穩定性和性能。在實際應用中，應根據具體業務場景選擇合適的解決方案，以確保系統的高效運行。