6个常见的高并发缓存问题,你知道几个

01 前言

一般来说，现在的互联网应用网站或者APP，它的整体流程可以用我们这个图里展示的来表示，用户请求开始，从这个界面是最里面的浏览器和APP，到网络转发，再到应用服务，最后到存储，这纯属可能是数据库文件系统，然后再返回到界面呈现内容。

随着互联网的普及，内容信息越来越复杂，用户数和访问量越来越大，我们的应用需要支撑更多的并发量，同时，我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多，但是，往往我们的应用服务器的资源是有限的，而且技术变革是缓慢的，所以每秒能接收请求次数也是有限的，或者说文件的读写也是有限的。

如何能有效利用有限的资源来提供尽可能大的吞吐量呢？一个有效的办法就是引入缓存，打破图中的标准的流程，每个环节中请求可以从缓存中直接获取目标数据并返回，从而减少他们的计算量，来有效提升响应速度，让有限的资源服务更多的用户，像我们这个图里展示的缓存的使用，它其实可以出现在1到4的各个环节中。

02 缓存一致性问题

当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。

这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。

03 缓存并发问题

缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。

此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。那如何避免类似问题呢？

我们会想到类似“锁”的机制，在缓存更新或者过期的情况下，先尝试获取到锁，当更新或者从数据库获取完成后再释放锁，其他的请求只需要牺牲一定的等待时间，即可直接从缓存中继续获取数据。

04 缓存穿透问题

缓存穿透在有些地方也称为“击穿”。很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。

这其实是一种误解。真正的缓存穿透应该是这样的：

在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力。

可以通过下面的几种常用方式来避免缓存传统问题：

（1）缓存空对象

对查询结果为空的对象也进行缓存，如果是集合，可以缓存一个空的集合（非null），如果是缓存单个对象，可以通过字段标识来区分。这样避免请求穿透到后端数据库。

同时，也需要保证缓存数据的时效性。这种方式实现起来成本较低，比较适合命中不高，但可能被频繁更新的数据。

（2）单独过滤处理

对所有可能对应数据为空的key进行统一的存放，并在请求前做拦截，这样避免请求穿透到后端数据库。这种方式实现起来相对复杂，比较适合命中不高，但是更新不频繁的数据。

05 缓存颠簸问题

缓存的颠簸问题，有些地方可能被成为“缓存抖动”，可以看做是一种比“雪崩”更轻微的故障，但是也会在一段时间内对系统造成冲击和性能影响。一般是由于缓存节点故障导致。业内推荐的做法是通过一致性Hash算法来解决。

06 缓存的雪崩现象

缓存雪崩就是指由于缓存的原因，导致大量请求到达后端数据库，从而导致数据库崩溃，整个系统崩溃，发生灾难。

导致这种现象的原因有很多种，上面提到的“缓存并发”，“缓存穿透”，“缓存颠簸”等问题，其实都可能会导致缓存雪崩现象发生。这些问题也可能会被恶意攻击者所利用。

还有一种情况，例如某个时间点内，系统预加载的缓存周期性集中失效了，也可能会导致雪崩。为了避免这种周期性失效，可以通过设置不同的过期时间，来错开缓存过期，从而避免缓存集中失效。

从应用架构角度，我们可以通过限流、降级、熔断等手段来降低影响，也可以通过多级缓存来避免这种灾难。

此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。

07 缓存无底洞现象

该问题由 facebook 的工作人员提出的， facebook 在 2010 年左右，memcached 节点就已经达3000 个，缓存数千 G 内容。

他们发现了一个问题---memcached 连接频率，效率下降了，于是加 memcached 节点，添加了后，发现因为连接频率导致的问题，仍然存在，并没有好转，称之为”无底洞现象”。

目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。

有些是在client端通过Hash取模（或一致性Hash）将值映射到不同的实例上，有些是在client端通过范围取值的方式映射的。当然，也有些是在服务端进行的。

但是，每一次操作都可能需要和不同节点进行网络通信来完成，实例节点越多，则开销会越大，对性能影响就越大。

主要可以从如下几个方面避免和优化：

（1）数据分布方式

有些业务数据可能适合Hash分布，而有些业务适合采用范围分布，这样能够从一定程度避免网络IO的开销。

（2）IO优化

可以充分利用连接池，NIO等技术来尽可能降低连接开销，增强并发连接能力。

（3）数据访问方式

一次性获取大的数据集，会比分多次去获取小数据集的网络IO开销更小。

当然，缓存无底洞现象并不常见。在绝大多数的公司里可能根本不会遇到。

到此这篇关于6个常见的高并发缓存问题,你知道几个的文章就介绍到这了,更多相关高并发缓存内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持脚本之家！