介绍
缓存带来了加速读写，降低后端负载的好处外，同时也存在一定的成本，比如数据不一致，缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关；代码维护成本多了一层缓存逻辑；以及运维成本，例如Redis Cluster等。所以在实际的使用中，我们需要区分场景合理使用缓存逻辑。同时缓存对粒度控制分缓存全部数据和部分重要数据：
- 通用性：全量属性更好
- 占用空间：部分属性更好
- 代码维护上：表面上全量属性更好
一、缓存适用场景
缓存的适用场景示例：
- 对高消耗的SQL：join结果集/分组统计结果缓存
- 加速请求响应：利用Redis/Memcache优化IO响应时间
- 大量写合并为批量写：如计数器先Redis累加再批量写DB
二、缓存更新策略
缓存的更新策略：
- 控制最大内存情况下，LRU/LFU/FIFO算法剔除：例如maxmemory-policy
- 超时剔除：例如expire
- 主动更新：开发控制生命周期
三种缓存更新策略对比：
策略 | 一致性 | 维护成本 |
LRU/LIRS算法剔除 | 最差 | 低 |
超时剔除 | 较差 | 低 |
主动更新 | 强 | 高 |
使用建议：
- 低一致性：最大内存和淘汰策略
- 高一致性：超时剔除和主动更新结合，最打内存和淘汰策略兜底
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外，我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：
- 定时去清理过期的缓存
- 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存
两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂。
二、缓存穿透优化缓存穿透最常见的场景就是访问根本就不存在的数据。一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
原因：
- 业务代码自身问题，空变量
- 恶意攻击、爬虫等
解决：
1. 缓存空对象+过期时间
存在的问题：
- 需要更多的键
- 缓存层和存储层数据短期不一致
示例代码：
public String getPassThrough(String key) { String cacheValue = cache.get(key); if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) { String storageValue = storage.get(key); cache.set(key, storageValue); //如果存储数据为空，需要设置一个过期时间(300秒) if (StringUtils.isBlack(storageValue)) { cache.expire(key, 60 * 5); } return storageValue; } else { return cacheValue; }}2. 布隆过滤器拦截
最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。
比如10亿电话本判断电话在不在电话本中，使用很少的内存解决这个问题。在cache层之前增加了布隆过滤器，如果布隆过滤器过滤掉了则说明这个key是无效的，直接返回，如果没被过滤，则从cache层去拿数据。
三、缓存无底洞问题优化
有这么一个场景，已经存在了很多Redis或者Memcache服务节点，发现加机器性能没提示反而下降
问题关键点：
- 更多的机器！=更高的性能
- 批量接口需求(mget、mset等)
- 数据增长与水平扩展需求
所以原因就是批量操作的变化，当只有一个节点是，一个mget操作是有一次网络IO，当阶段扩大到3个时候，使用顺序IO方式的话，一次mget的操作会随着机器节点的个数增加而网络传输次数也越来越多，对客户端执行效率带来很大的下降。实际上IO由于扩容从原来的o(1)增加到了o(node)。
优化IO的几种方法：
- 命令本身优化：例如慢查询keys、hgetall bigkey
- 减少网络通信次数
- 降低接入成本：例如客户端长链接/连接池、NIO等
- 串行mget
- 串行io
- 并行io
- hash_tag
串行mget、串行io、并行io以及hash_tag介绍详见【Redis Cluster高可用集群模式】
四种方案优缺点对比：
方案 | 优点 | 缺点 | 网络IO |
串行mget | 少量keys满足需求 | 大量keys请求延迟严重 | o(keys) |
串行IO | 少量节点满足需求 | 大量nodes延迟严重 | o(nodes) |
并行IO | 延迟取决于最慢的节点 | 超时定位问题复杂 | o(max_slow(node)) |
hash_tag | 性能最高 | 读写增加tag维护成本，tag分布容易出现数据倾斜 | o(1) |
四、缓存雪崩问题优化
当流量洪峰到达时，缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉，就是缓存雪崩。
解决方法：
- 事前：尽量保证整个 redis 集群的高可用性，如采用Redis Cluster架构，发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略
- 事中：本地cache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉
- 事后：利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存
- 对缓存进行实时监控，当请求访问的慢速度比超过阈值，及时报警，通过自动故障转移，服务降级，停止部分非核心接口的访问
- 提前压测预估系统处理能力，做好限流与服务降级
五、缓存预热优化
缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。解决思路：
- 直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下
- 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载
- 定时刷新缓存
六、热点key重建优化
热key重建指的是开发人员设置好的缓存过期时间过了，需要重新构建缓存。热key说明当前可能有大量的请求，同时访问同一个key，而且这个并发量特别大，缓存失效的瞬间可能会有大量的线程来重建缓存，造成后端数据库压力暴增。
问题描述：热点key+较长的重建时间。
存在问题：大量的线程都会做缓存重建和查询数据源。
解决方法：
1. 互斥锁(mutex key)
通过设置互斥锁，统一时间只允许一个请求进行热key的重建。如基于redis的setnx命令实现
存在问题：不需要大量重建工作，但是存在大量线程等待的问题。
示例代码：
String get(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { String mutexKey = "mutex:key:" + key; if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) { value = db.get(key); redis.set(key,value); redis.delete(mutexKey); } else { //其他线程休息50毫秒后重试 Thread.sleep(50); get(key); } } return value;}2. 永不过期
为每个value添加逻辑过期时间，发现超过逻辑过期时间后，会使用单独的线程去构建缓存，但是存在缓存不一致情况。示例代码：
String get(final String key) { V v = redis.get(key); String value = v.getValue(); long logicTimeout = v.getLogicTimeout(); if (logicTimeout >= System.currentTimeMills()) { String mutexKey = "mutex:key:" + key; if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) { //异步更新后台异步执行 threadPool.execute(() -> { String dbValue = db.get(key); redis.set(key,dbValue, newLogicTimeout()); redis.delete(mutexKey); }); } } return value;}3. 方案对比
方案 | 优点 | 缺点 |
互斥锁 | 保证一致性 | 代码复杂，存在死锁风险 |
永远不过期 | 基本杜绝热点key重建问题 | 不保证一致性，逻辑过期时间增加维护成本和内存成本 |
4. 缓存降级
与热点key相对立的策略就是缓存降级了，服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
