深入理解缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

news2024/11/24 8:48:51

在现代分布式系统中，缓存是提升系统性能和减轻数据库负载的重要组件。然而，在实际应用中，我们可能会遇到一些缓存问题，如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。本文将详细探讨这三种缓存问题的原理、影响以及解决方案。

一，缓存穿透

1. 原理

缓存穿透是指缓存和数据库中都不存在的数据被频繁请求，导致每次请求都要到数据库去查询，从而失去了缓存的意义。这通常是由于恶意攻击或程序错误引起的。
在这里插入图片描述

2. 影响

缓存穿透会直接导致数据库压力增大，严重时可能导致数据库崩溃。

3. 解决方案

布隆过滤器（Bloom Filter）： 在缓存之前增加一个布隆过滤器，用于快速判断请求的数据是否存在。如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，而不访问数据库。
缓存空结果： 对于查询结果为空的数据，可以将空结果也缓存起来，并设置一个较短的过期时间，防止同一请求频繁访问数据库。
非法值校验： 对于一些请求参数，我们是能够判断出是否合法，如果不合法直接在入口处拦截，自然不需要穿透到 DB。

4. 示例代码

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class CacheService {
    private static BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 100000);

    public String getData(String key) {
        if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
            return null; // 数据不存在
        }
        String value = redis.get(key);
        if (value == null) {
            value = database.get(key);
            if (value != null) {
                redis.set(key, value);
            } else {
                redis.set(key, "null", 60); // 缓存空结果
            }
        }
        return value;
    }
}

二，缓存击穿

1. 原理

缓存击穿是指某些热点数据在缓存过期的瞬间，有大量请求同时到达，导致这些请求直接访问数据库，造成数据库压力骤增。

2. 影响

缓存击穿会导致数据库在短时间内承受大量请求，可能会引发数据库性能问题。

3. 解决方案

互斥锁（Mutex）： 在缓存失效时，使用互斥锁来控制只有一个线程能访问数据库，其他线程等待缓存更新完成。
提前更新缓存： 设置热点数据的缓存不过期，或者在缓存即将过期时主动更新缓存。

4. 示例代码


import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class CacheService {
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public String getData(String key) {
        String value = redis.get(key);
        if (value == null) {
            lock.lock();
            try {
                value = redis.get(key);
                if (value == null) {
                    value = database.get(key);
                    if (value != null) {
                        redis.set(key, value);
                    }
                }
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
        return value;
    }
}

三，缓存雪崩

1. 原理

缓存雪崩是指在某一个时间段内，大量缓存同时失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力骤增。
在这里插入图片描述

2. 影响

缓存雪崩会导致数据库在短时间内承受巨大的压力，可能会引发系统崩溃。

3. 解决方案

缓存过期时间分散： 设置缓存时，使用随机的过期时间，避免大量缓存同时失效。
双缓存策略： （Redis 高可用）使用主缓存和备份缓存，当主缓存失效时，从备份缓存中读取数据。
限流降级： 在缓存失效时，对请求进行限流或降级处理，防止数据库被压垮。
数据库解耦： 应用完全与数据库解耦，只读 Redis，由专门的 job 应用主动填充缓存。

4. 示例代码

import java.util.Random;

public class CacheService {
    private Random random = new Random();

    public void setData(String key, String value) {
        int expireTime = 3600 + random.nextInt(600); // 随机过期时间
        redis.set(key, value, expireTime);
    }

    public String getData(String key) {
        String value = redis.get(key);
        if (value == null) {
            value = database.get(key);
            if (value != null) {
                setData(key, value);
            }
        }
        return value;
    }
}