高併發快取處理之——快取穿透的幾種形式及解決方案
快取失效的幾種形式
1 快取穿透
快取穿透是指查詢一個一定不存在的資料,由於快取是不命中時被動寫的,並且出於容錯考慮,如果從儲存層查不到資料則不寫入快取,這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢,失去了快取的意義。在流量大時,可能DB就掛掉了,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。 key不存在時,大量的資料進來查詢DB
解決方案:有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題,最常見的則是採用布隆過濾器,將所有可能存在的資料雜湊到一個足夠大的bitmap中,一個一定不存在的資料會被 這個bitmap攔截掉,從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。另外也有一個更為簡單粗暴的方法(我們採用的就是這種),如果一個查詢返回的資料為空(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快取,但它的過期時間會很短,最長不超過五分鐘。
2 快取雪崩
快取雪崩是指在我們設定快取時採用了相同的過期時間,導致快取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。 key是多個
解決方案:快取失效時的雪崩效應對底層系統的衝擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單線 程(程序)寫,從而避免失效時大量的併發請求落到底層儲存系統上。這裡分享一個簡單方案就時講快取失效時間分散開,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,這樣每一個快取的過期時間的重複率就會降低,就很難引發集體失效的事件。 關鍵字: 時間岔開,確保大家的key不會落在同一個expire點上。
3 快取擊穿
對於一些設定了過期時間的key,如果這些key可能會在某些時間點被超高併發地訪問,是一種非常“熱點”的資料。這個時候,需要考慮一個問題:快取被“擊穿”的問題,這個和快取雪崩的區別在於這裡針對某一key快取,前者則是很多key。 指同一個key。
解決方案:
導致問題的原因是同一時間查,同一時間寫快取,導致併發下快取也沒用,所以考慮使用單執行緒等方法將寫快取保證只有一個去查了寫,其他的使用快取。
業界比較常用的做法,是使用mutex。簡單地來說,就是在快取失效的時候(判斷拿出來的值為空),不是立即去load db,而是先使用快取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的操作並回設快取;否則,就重試整個get快取的方法。 SETNX,是「SET if Not eXists」的縮寫,也就是隻有不存在的時候才設定,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 這裡給出兩種版本程式碼參考:
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,就是在快取失效的時候(判斷拿出來的值為空),不是立即去load db,而是先使用快取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的操作並回設快取;否則,就重試整個get快取的方法。 SETNX,是「SET if Not eXists」的縮寫,也就是隻有不存在的時候才設定,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程式碼參考:
//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 {
//其他執行緒休息50毫秒後重試
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
}
最新版本程式碼:
[java] view plain copy
public String get(key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //代表快取值過期
//設定3min的超時,防止del操作失敗的時候,下次快取過期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設定成功
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執行緒已經load db並回設到快取了,這時候重試獲取快取值即可
sleep(50);
get(key); //重試
}
} else {
return value;
}
}
memcache程式碼:
[java] view plain copy
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();
}
}