缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿?再也不怕了,你随便问吧!

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背景

在现代软件架构中,缓存的应用已经非常普及。缓存的使用在面试和实践中都是避不开的硬技能、硬知识,如果你说还不太熟悉缓存的使用,可能都不好意思说自己是程序员。

在上篇文章《如果不知道这4种缓存模式,敢说懂缓存吗?》中,我们介绍了缓存使用的四种策略,如果能够结合不同的场景进行灵活运用,你已经超过了大多数人。毕竟,那四种策略,很多开发多年的人可能都没听说过。

这篇文章,带大家进一步学习在缓存使用中不得不考虑三个特殊场景:缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。

为什么说不得不考虑?因为如果不考虑这些特殊的场景,在高并发的情况可能直接导致系统崩溃。下面以常见的Redis缓存组件为例来讲解这三种场景及解决方案。

大前提

当我们使用缓存时,目标通常有两个:第一,提升响应效率和并发量;第二,减轻数据库的压力。

而本文中所提到的这三种场景:缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的发生,都是因为在某些特殊情况下,缓存失去了预期的功能所致。

当缓存失效或没有抵挡住流量,流量直接涌入到数据库,在高并发的情况下,可能直接击垮数据库,导致整个系统崩溃。

这就是我们需要知道的大前提,而缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿,只不过是在这个大前提下的不同场景的细分场景而已。

缓存穿透

大多数情况,缓存可以减少数据库的查询,提升系统性能。

通常流程是:一个请求过来,先查询是否在缓存当中,如果缓存中存在,则直接返回。如果缓存中不存在对应的数据,则检索数据库,如果数据库中存在对应的数据,则更新缓存并返回结果。如果数据库中也不存在对应的数据,则返回空或错误。

缓存穿透(cache penetration)是用户访问的数据既不在缓存当中,也不在数据库中。出于容错的考虑,如果从底层数据库查询不到数据,则不写入缓存。这就导致每次请求都会到底层数据库进行查询,缓存也失去了意义。当高并发或有人利用不存在的Key频繁攻击时,数据库的压力骤增,甚至崩溃,这就是缓存穿透问题。

缓存穿透

缓存穿透发生的场景一般有两类:

  • 原来数据是存在的,但由于某些原因(误删除、主动清理等)在缓存和数据库层面被删除了,但前端或前置的应用程序依旧保有这些数据;
  • 恶意攻击行为,利用不存在的Key或者恶意尝试导致产生大量不存在的业务数据请求。

缓存穿透通常有四种解决方案,我们逐一介绍分析。

方案一:缓存空值(null)或默认值

分析业务请求,如果是正常业务请求时发生缓存穿透现象,可针对相应的业务数据,在数据库查询不存在时,将其缓存为空值(null)或默认值。需要注意的是,针对空值的缓存失效时间不宜过长,一般设置为5分钟之内。当数据库被写入或更新该key的新数据时,缓存必须同时被刷新,避免数据不一致。

方案二:业务逻辑前置校验

在业务请求的入口处进行数据合法性校验,检查请求参数是否合理、是否包含非法值、是否恶意请求等,提前有效阻断非法请求。比如,根据年龄查询时,请求的年龄为-10岁,这显然是不合法的请求参数,直接在参数校验时进行判断返回。

方案三:使用布隆过滤器请求白名单

在写入数据时,使用布隆过滤器进行标记(相当于设置白名单),业务请求发现缓存中无对应数据时,可先通过查询布隆过滤器判断数据是否在白名单内,如果不在白名单内,则直接返回空或失败。

方案四:用户黑名单限制

当发生异常情况时,实时监控访问的对象和数据,分析用户行为,针对故意请求、爬虫或攻击者,进行特定用户的限制;

当然,可能针对缓存穿透的情况,也有可能是其他的原因引起,可以针对具体情况,采用对应的措施。

缓存雪崩

在使用缓存时,通常会对缓存设置过期时间,一方面目的是保持缓存与数据库数据的一致性,另一方面是减少冷缓存占用过多的内存空间。

但当缓存中大量热点缓存采用了相同的实效时间,就会导致缓存在某一个时刻同时实效,请求全部转发到数据库,从而导致数据库压力骤增,甚至宕机。从而形成一系列的连锁反应,造成系统崩溃等情况,这就是缓存雪崩(Cache Avalanche)。

缓存雪崩

上面讲到的是热点key同时失效的场景,另外就是由于某些原因导致缓存服务宕机、挂掉或不响应,也同样会导致流量直接转移到数据库。

所以,缓存雪崩的场景通常有两个:

  • 大量热点key同时过期;
  • 缓存服务故障;

缓存雪崩的解决方案:

  • 通常的解决方案是将key的过期时间后面加上一个随机数(比如随机1-5分钟),让key均匀的失效。
  • 考虑用队列或者锁的方式,保证缓存单线程写,但这种方案可能会影响并发量。
  • 热点数据可以考虑不失效,后台异步更新缓存,适用于不严格要求缓存一致性的场景。
  • 双key策略,主key设置过期时间,备key不设置过期时间,当主key失效时,直接返回备key值。
  • 构建缓存高可用集群(针对缓存服务故障情况)。
  • 当缓存雪崩发生时,服务熔断、限流、降级等措施保障。

缓存击穿

缓存雪崩是指只大量热点key同时失效的情况,如果是单个热点key,在不停的扛着大并发,在这个key失效的瞬间,持续的大并发请求就会击破缓存,直接请求到数据库,好像蛮力击穿一样。这种情况就是缓存击穿(Cache Breakdown)。

缓存击穿

从定义上可以看出,缓存击穿和缓存雪崩很类似,只不过是缓存击穿是一个热点key失效,而缓存雪崩是大量热点key失效。因此,可以将缓存击穿看作是缓存雪崩的一个子集。

缓存击穿的解决方案:

  • 使用互斥锁(Mutex Key),只让一个线程构建缓存,其他线程等待构建缓存执行完毕,重新从缓存中获取数据。单机通过synchronized或lock来处理,分布式环境采用分布式锁。
  • 热点数据不设置过期时间,后台异步更新缓存,适用于不严格要求缓存一致性的场景。
  • ”提前“使用互斥锁(Mutex Key):在value内部设置一个比缓存(Redis)过期时间短的过期时间标识,当异步线程发现该值快过期时,马上延长内置的这个时间,并重新从数据库加载数据,设置到缓存中去。

小结

本文介绍了在使用缓存时经常会遇到的三种异常情况:缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。

三种异常情况从根本上来说都是因为本应该访问缓存的,但是缓存不存在或服务异常,导致流量直接进入了数据库层面。

其中缓存雪崩和缓存击穿是因为数据不存在(或服务异常获取不到),导致大量请求访问数据库,从而导致数据库压力骤增,甚至崩溃。

而缓存穿透则是由于数据本身就不存在,导致缓存没有进行数据缓存,流量进入数据库层。

针对不同的缓存异常场景,可选择不同的方案来进行处理。当然,除了上述方案,我们还可以限流、降级、熔断等服务层的措施,也可以考虑数据库层是否可以进行横向扩展,当缓存异常发生时,确保数据库能够抗住流量,不至于让整个系统崩溃。

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