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使用緩存能夠緩解大流量壓力,顯著提升程序的性能。咱們在使用緩存系統時,尤爲是大併發狀況下,常常會遇到一些「疑難雜症」。本文總結了一些使用緩存時常見的問題及解決方案,之後在遇到這類問題時能夠做爲參考,在設計緩存系統的時候也應該考慮這些常見的狀況。數據庫
爲了表述方便,本文以數據庫查詢緩存爲例,使用緩存能夠減少對數據庫的壓力。緩存
咱們在使用緩存時,每每先嚐試去緩存中取值,若是沒有,再去數據庫取值,若是數據庫也沒有值,則根據業務需求,返回空或者拋異常。服務器
若是用戶一直訪問一個數據庫不存在的數據,好比id爲-1的數據,就會致使每次請求都會先去緩存查一次,而後再去數據庫查一次,形成嚴重的性能問題。這種狀況就叫緩存穿透。多線程
如下幾種解決方案:併發
id <= 0
的直接攔截。null
。這樣下次查詢就直接從緩存返回了。但這裏的key的緩存時間應該比較短,好比30s。防止後面在數據庫插入了這條數據,而用戶獲取不到。緩存擊穿指的是,一個key的訪問量很是大,好比某秒殺活動,有1w/s的併發量。這個key在某一時刻過時,那這些大量的請求就會一瞬間到數據庫,數據庫可能會直接崩潰。分佈式
緩存擊穿的解決方案也有幾種,能夠配合使用:性能
緩存雪崩指的是,在某一時刻,多個key失效。這樣就會有大量的請求從緩存中獲取不到值,所有到數據庫。還有另外一種狀況,就是緩存服務器宕機,也算作緩存雪崩。網站
針對上述兩種狀況,緩存雪崩有兩種解決方案:線程
在使用數據庫緩存的時候,讀和寫的流程每每是這樣的:
所謂雙寫不一致,就是在發生寫操做(更新)的時候或寫操做以後,可能會存在數據庫裏面的值和緩存中的值不一樣的狀況。
爲何更新的時候要先刪除緩存,再更新數據庫?由於若是先更新數據庫,而後在刪除緩存的時候失敗了,就會形成緩存裏面的值和數據庫的值不一致。
然而這樣並不能徹底避免雙寫不一致問題。假設在大併發情景下,一個線程先刪除緩存,而後取更新數據庫,這個時候另外一個線程去取緩存,發現沒有值,因而去讀數據庫,而後把數據庫舊的值設置進緩存。等第一個線程更新完數據庫後,數據庫裏面就是新的值,而緩存裏面是舊的值,因此就存在了數據不一致的問題。
一個比較簡單的解決辦法是把過時時間設置得比較低,這樣就只有在緩存沒過時以前存在數據不一致問題,在一些業務場景下也還能接受。
另外一種解決方案是使用隊列輔助。先更新數據庫,再刪除緩存。若是刪除失敗,就放進隊列。而後另外一個任務從隊列中取出消息,不斷去重試刪除相應的key。
還有一種解決方案是使用對一個數據使用一個隊列,使讀寫操做串行化。好比對id爲n的數據創建一個隊列。對這條數據的寫操做,刪除緩存後,放進一個隊列;而後另外一個線程過來了,發現沒有緩存,則把這個讀操做也放進這個隊列裏面。
不過這樣會增長程序的複雜性,串行化也會下降程序的吞吐量,可能得不償失。通常主流的解決方案仍是先刪除緩存,再更新數據庫。能夠知足絕大部分需求。
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