高并发之缓存

缓存简介

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资源是有限的，且技术变革是缓慢的，数据库每秒能接受的请求次数也是有限的（或者文件的读写也是有限的），如何能够有效利用有限的资源来提供尽可能大的吞吐量? 一个有效的办法就是引入缓存，打破标准流程，每个环节中请求可以从缓存中直接获取目标数据并返回，从而减少计算量，有效提升响应速度，让有限的资源服务更多的用户。

关键词-命中率

命中率 = 命中数 / (命中数 + 没有命中数)

影响缓存命中率的因素：

1、业务场景和业务需求

缓存通常适合读多写少的业务场景，反之的使用意义并不多，命中率会很低。业务需求也决定了实时性的要求，直接影响到过期时间和更新策略，实时性要求越低越适合缓存。

2、缓存的设计（策略和粒度）

通常情况下缓存的粒度越小，命中率越高。比如说缓存一个用户信息的对象，只有当这个用户的信息发生变化的时候才更新缓存，而如果是缓存一个集合的话，集合中任何一个对象发生变化都要重新更新缓存。

当数据发生变化时，直接更新缓存的值比移除缓存或者让缓存过期它的命中率更高，不过这个时候系统的复杂度过高。

3、缓存的容量和基础设施

缓存的容量有限就会容易引起缓存的失效和被淘汰。目前多数的缓存框架和中间件都采用LRU这个算法。同时采用缓存的技术选型也是至关重要的，比如采用本地内置的应用缓存，就比较容易出现单机瓶颈。而采用分布式缓存就更加容易扩展。所以需要做好系统容量规划，系统是否可扩展。

最大空间

缓存最大空间一旦缓存中元素数量超过这个值（或者缓存数据所占空间超过其最大支持空间），那么将会触发缓存启动清空策略根据不同的场景合理的设置最大元素值往往可以一定程度上提高缓存的命中率，从而更有效的利用缓存。

缓存介质

虽然从硬件介质上来看，无非就是内存和硬盘两种，但从技术上，可以分成内存、硬盘文件、数据库。

1、内存：将缓存存储于内存中是最快的选择，无需额外的I/O开销，但是内存的缺点是没有持久化落地物理磁盘，一旦应用异常break down而重新启动，数据很难或者无法复原。

2、硬盘：一般来说，很多缓存框架会结合使用内存和硬盘，在内存分配空间满了或是在异常的情况下，可以被动或主动的将内存空间数据持久化到硬盘中，达到释放空间或备份数据的目的。

3、数据库：前面有提到，增加缓存的策略的目的之一就是为了减少数据库的I/O压力。现在使用数据库做缓存介质是不是又回到了老问题上了? 其实，数据库也有很多种类型，像那些不支持SQL，只是简单的key-value存储结构的特殊数据库（如BerkeleyDB和redis），响应速度和吞吐量都远远高于我们常用的关系型数据库等。

缓存淘汰算法

FIFO/LFU/LRU/过期时间/随机

1、FIFO：最先进入缓存的数据，在缓存空间不足时被清除，为了保证最新数据可用，保证实时性

2、LFU(Least Frequently Used)：最近最不常用，基于访问次数，去除命中次数最少的元素，保证高频数据有效性

3、LRU(Least Recently Used)：最近最少使用，基于访问时间，在被访问过的元素中去除最久未使用的元素，保证热点数据的有效性

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。

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。

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。

缓存雪崩问题

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。