缓存问题总结

概述&＃xff1a;缓存是分布式系统中的重要组件&＃xff0c;主要解决高并发&＃xff0c;大数据场景下&＃xff0c;热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。

热数据&＃xff1a;是需要被计算节点频繁访问的在线类数据。
冷数据&＃xff1a;是对于离线类不经常访问的数据&＃xff0c;比如企业备份数据、业务与操作日志数据、话单与统计数据。

缓存常见问题

&＃xff08;1&＃xff09;缓存穿透&＃xff1a;访问一个不存在的key&＃xff0c;缓存不起作用&＃xff0c;请求会穿透到DB&＃xff0c;流量大时DB会挂掉。
  解决的办法&＃xff1a;1采用布隆过滤器&＃xff0c;使用一个足够大的bitmap&＃xff0c;用于存储可能访问的key&＃xff0c;不存在的key直接被过滤。2访问key未在DB查询到值&＃xff0c;也将空值写进缓存&＃xff0c;但可以设置较短过期时间。

 &＃xff08;2&＃xff09;缓存击穿&＃xff1a;上一个存在的key&＃xff0c;在缓存过期的一刻&＃xff0c;同时有大量的请求&＃xff0c;这些请求都会击穿到DB&＃xff0c;造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
      解决的办法&＃xff1a;1使用互斥锁&＃xff0c;该方法是比较普遍的做法&＃xff0c;即&＃xff0c;在根据key获得的value值为空时&＃xff0c;先锁上&＃xff0c;再从数据库加载&＃xff0c;加载完毕&＃xff0c;释放锁。若其他线程发现获取锁失败&＃xff0c;则睡眠50ms后重试。2"提前"使用互斥锁(mutex key)&＃xff1a;在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候&＃xff0c;马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。3. "永远不过期"&＃xff1a;  这里的“永远不过期”包含两层意思&＃xff1a;(1) 从redis上看&＃xff0c;确实没有设置过期时间&＃xff0c;这就保证了&＃xff0c;不会出现热点key过期问题&＃xff0c;也就是“物理”不过期。(2) 从功能上看&＃xff0c;如果不过期&＃xff0c;那不就成静态的了吗。所以我们把过期时间存在key对应的value里&＃xff0c;如果发现要过期了&＃xff0c;通过一个后台的异步线程进行缓存的构建&＃xff0c;也就是“逻辑”过期.

 &＃xff08;3&＃xff09;缓存雪崩&＃xff1a;缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间&＃xff0c;导致缓存在某一时刻同时失效&＃xff0c;请求全部转发到DB&＃xff0c;DB瞬时压力过重雪崩。
      解决的办法&＃xff1a;1要么给每个key的过期时间加一个随机值&＃xff0c;避免同时过期&＃xff0c;达到错峰刷新缓存的目的。2给每一个缓存数据增加相应的缓存标记&＃xff0c;记录缓存的是否失效&＃xff0c;如果缓存标记失效&＃xff0c;则更新数据缓存
 &＃xff08;4&＃xff09;缓存刷新&＃xff1a;既清空缓存 &＃xff0c;一般在insert、update、delete操作后就需要刷新缓存&＃xff0c;如果不执行就会出现脏数据。但当缓存请求的系统蹦掉后&＃xff0c;返回给缓存的值为null。

缓存分类和应用场景

缓存有各类特征&＃xff0c;而且有不同介质的区别&＃xff0c;那么实际工程中我们怎么去对缓存分类呢&＃xff1f;在目前的应用服务框架中&＃xff0c;比较常见的&＃xff0c;时根据缓存雨应用的藕合度&＃xff0c;分为local cache&＃xff08;本地缓存&＃xff09;和remote cache&＃xff08;分布式缓存&＃xff09;&＃xff1a;

• 本地缓存&＃xff1a;指的是在应用中的缓存组件&＃xff0c;其最大的优点是应用和cache是在同一个进程内部&＃xff0c;请求缓存非常快速&＃xff0c;没有过多的网络开销等&＃xff0c;在单应用不需要集群支持或者集群情况下各节点无需互相通知的场景下使用本地缓存较合适&＃xff1b;同时&＃xff0c;它的缺点也是应为缓存跟应用程序耦合&＃xff0c;多个应用程序无法直接的共享缓存&＃xff0c;各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存&＃xff0c;对内存是一种浪费。

• 分布式缓存&＃xff1a;指的是与应用分离的缓存组件或服务&＃xff0c;其最大的优点是自身就是一个独立的应用&＃xff0c;与本地应用隔离&＃xff0c;多个应用可直接的共享缓存。

分布式缓存

memcached缓存

memcached是应用较广的开源分布式缓存产品之一&＃xff0c;它本身其实不提供分布式解决方案。在服务端&＃xff0c;memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积&＃xff0c;环境搭建较为简单&＃xff1b;cache的分布式主要是在客户端实现&＃xff0c;通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。客户端做路由的原理非常简单&＃xff0c;应用服务器在每次存取某key的value时&＃xff0c;通过某种算法把key映射到某台memcached服务器nodeA上&＃xff0c;因此这个key所有操作都在nodeA上&＃xff0c;

memcached客户端采用一致性hash算法作为路由策略&＃xff0c;如上图右&＃xff0c;相对于一般hash&＃xff08;如简单取模&＃xff09;的算法&＃xff0c;一致性hash算法除了计算key的hash值外&＃xff0c;还会计算每个server对应的hash值&＃xff0c;然后将这些hash值映射到一个有限的值域上&＃xff08;比如0~2^32&＃xff09;。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到&＃xff0c;则直接把具有最小hash值的server作为目标server。同时&＃xff0c;一定程度上&＃xff0c;解决了扩容问题&＃xff0c;增加或删除单个节点&＃xff0c;对于整个集群来说&＃xff0c;不会有大的影响。最近版本&＃xff0c;增加了虚拟节点的设计&＃xff0c;进一步提升了可用性。

无特殊场景下&＃xff0c;key-value能满足需求的前提下&＃xff0c;使用memcached分布式集群是较好的选择&＃xff0c;搭建与操作使用都比较简单&＃xff1b;分布式集群在单点故障时&＃xff0c;只影响小部分数据异常&＃xff0c;目前还可以通过Magent缓存代理模式&＃xff0c;做单点备份&＃xff0c;提升高可用&＃xff1b;整个缓存都是基于内存的&＃xff0c;因此响应时间是很快&＃xff0c;不需要额外的序列化、反序列化的程序&＃xff0c;但同时由于基于内存&＃xff0c;数据没有持久化&＃xff0c;集群故障重启数据无法恢复。高版本的memcached已经支持CAS模式的原子操作&＃xff0c;可以低成本的解决并发控制问题。

缓存算法

Least Frequently Used&＃xff08;LFU&＃xff09;&＃xff1a;

大家好&＃xff0c;我是 LFU&＃xff0c;我会计算为每个缓存对象计算他们被使用的频率。我会把最不常用的缓存对象踢走。

Least Recently User&＃xff08;LRU&＃xff09;&＃xff1a;

我是 LRU 缓存算法&＃xff0c;我把最近最少使用的缓存对象给踢走。

我总是需要去了解在什么时候&＃xff0c;用了哪个缓存对象。如果有人想要了解我为什么总能把最近最少使用的对象踢掉&＃xff0c;是非常困难的。

浏览器就是使用了我&＃xff08;LRU&＃xff09;作为缓存算法。新的对象会被放在缓存的顶部&＃xff0c;当缓存达到了容量极限&＃xff0c;我会把底部的对象踢走&＃xff0c;而技巧就是&＃xff1a;我会把最新被访问的缓存对象&＃xff0c;放到缓存池的顶部。

所以&＃xff0c;经常被读取的缓存对象就会一直呆在缓存池中。有两种方法可以实现我&＃xff0c;array 或者是 linked list。

我的速度很快&＃xff0c;我也可以被数据访问模式适配。我有一个大家庭&＃xff0c;他们都可以完善我&＃xff0c;甚至做的比我更好&＃xff08;我确实有时会嫉妒&＃xff0c;但是没关系&＃xff09;。我家庭的一些成员包括 LRU2 和 2Q&＃xff0c;他们就是为了完善 LRU 而存在的。

First in First out&＃xff08;FIFO&＃xff09;&＃xff1a;

我是先进先出&＃xff0c;我是一个低负载的算法&＃xff0c;并且对缓存对象的管理要求不高。我通过一个队列去跟踪所有的缓存对象&＃xff0c;最近最常用的缓存对象放在后面&＃xff0c;而更早的缓存对象放在前面&＃xff0c;当缓存容量满时&＃xff0c;排在前面的缓存对象会被踢走&＃xff0c;然后把新的缓存对象加进去。我很快&＃xff0c;但是我并不适用。

Second Chance&＃xff1a;

大家好&＃xff0c;我是 second chance&＃xff0c;我是通过 FIFO 修改而来的&＃xff0c;被大家叫做 second chance 缓存算法&＃xff0c;我比 FIFO 好的地方是我改善了 FIFO 的成本。我是 FIFO 一样也是在观察队列的前端&＃xff0c;但是很FIFO的立刻踢出不同&＃xff0c;我会检查即将要被踢出的对象有没有之前被使用过的标志&＃xff08;1一个 bit 表示&＃xff09;&＃xff0c;没有被使用过&＃xff0c;我就把他踢出&＃xff1b;否则&＃xff0c;我会把这个标志位清除&＃xff0c;然后把这个缓存对象当做新增缓存对象加入队列。你可以想象就这就像一个环队列。当我再一次在队头碰到这个对象时&＃xff0c;由于他已经没有这个标志位了&＃xff0c;所以我立刻就把他踢开了。我在速度上比 FIFO 快。