一.什么样的数据适合缓存?
二.什么是缓存击穿
三.缓存击穿的解决办法
方案一
后台刷新
后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是30分钟,那么job每隔29分钟定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中).
- 这种方案比较容易理解，但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的业务，key 比较分散的则不太适合，实现起来也比较复杂。
方案二
检查更新
将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接,可以添加新字段,可以采用单独的key保存..不管用什么方式,只要两者建立好关联关系就行).在每次执行get操作后,都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比,如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值),则主动更新缓存.这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一一样,让数据不过期.)
- 这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00，而 11:59
到 12:00这 1 分钟时间里恰好没有 get 请求过来，又恰好请求都在 11:30 分的时
候高并发过来，那就悲剧了。这种情况比较极端，但并不是没有可能。因为“高
并发”也可能是阶段性在某个时间点爆发。
方案三
分级缓存
采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式，L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长。 请求优先从 L1 缓存获取数据，如果 L1缓存未命中则加锁，只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。
- 这种方式，主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现。所以，当数据更
新时，只能淘汰 L1 缓存，不能同时将 L1 和 L2 中的缓存同时淘汰。L2 缓存中
可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且，这种方案
可能会造成额外的缓存空间浪费。
方案四
加锁
方法1
// 方法1: public synchronized List<String> getData01() { List<String> result = new ArrayList<String>(); // 从缓存读取数据 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { // 从数据库查询数据 result = getDataFromDB(); // 将查询到的数据写入缓存 setDataToCache(result); } return result; }- 这种方式确实能够防止缓存失效时高并发到数据库,但是缓存没有失效的时候,在从缓存中拿数据时需要排队取锁,这必然会大大的降低了系统的吞吐量.
方法2
// 方法2: static Object lock = new Object(); public List<String> getData02() { List<String> result = new ArrayList<String>(); // 从缓存读取数据 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { synchronized (lock) { // 从数据库查询数据 result = getDataFromDB(); // 将查询到的数据写入缓存 setDataToCache(result); } } return result; }- 这个方法在缓存命中的时候,系统的吞吐量不会受影响,但是当缓存失效时,请求还是会打到数据库,只不过不是高并发而是阻塞而已.但是,这样会造成用户体验不佳,并且还给数据库带来额外压力.
方法3
//方法3 public List<String> getData03() { List<String> result = new ArrayList<String>(); // 从缓存读取数据 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { synchronized (lock) { //双重判断,第二个以及之后的请求不必去找数据库,直接命中缓存 // 查询缓存 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { // 从数据库查询数据 result = getDataFromDB(); // 将查询到的数据写入缓存 setDataToCache(result); } } } return result; }双重判断虽然能够阻止高并发请求打到数据库,但是第二个以及之后的请求在命中缓存时,还是排队进行的.比如,当30个请求一起并发过来,在双重判断时,第一个请求去数据库查询并更新缓存数据,剩下的29个请求则是依次排队取缓存中取数据.请求排在后面的用户的体验会不爽.
方法4
static Lock reenLock = new ReentrantLock(); public List<String> getData04() throws InterruptedException { List<String> result = new ArrayList<String>(); // 从缓存读取数据 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { if (reenLock.tryLock()) { try { System.out.println("我拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存"); // 从数据库查询数据 result = getDataFromDB(); // 将查询到的数据写入缓存 setDataToCache(result); } finally { reenLock.unlock();// 释放锁 } } else { result = getDataFromCache();// 先查一下缓存 if (result.isEmpty()) { System.out.println("我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下"); Thread.sleep(100);// 小憩一会儿 return getData04();// 重试 } } } return result; }- 最后使用互斥锁的方式来实现，可以有效避免前面几种问题.
当然,在实际分布式场景中，我们还可以使用 redis、tair、zookeeper 等提供的分布式锁来实现.但是,如果我们的并发量如果只有几千的话,何必杀鸡焉用牛刀呢?
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