没人告诉过你更复杂的缓存穿透怎么解决

你应该从网上看过太多的文章说缓存穿透怎么解决?无非就是布隆过滤器,缓存空值什么的。

但是,更深入的一个问题,缓存空值有没有问题?如果缓存的空值太多怎么办?

如果用的redis,那么太多的空值会不会打爆你的redis?如果用的本地缓存,会不会打爆你的内存?继而引发的问题就是还是会打爆你的数据库。

从线上问题说起

前不久,我们线上环境压测,在QPS压倒2W之后RT达到了几十秒,排查后发现是redis的连接数不够导致大量的连接超时。

经过考虑之后,我们最终决定弃用redis缓存的方案,改为本地缓存,因为我们缓存的都是一些配置信息,实际上几个月都不太可能修改,而redis配置的连接数是200,5分钟超时,数据量实际上也就只有几千条而已,实际上来说并没有很大的必要,本地缓存完全就可以解决问题了。

本地缓存使用Guava的LoadingCache实现。

但是修改完之后,压测之后还是发现有接口全部走到数据库查询,先排查代码,是否是代码的BUG导致实际没有生效,后来发现实际上发生了缓存穿透,压测使用了一些数据库中不存在的记录,导致了穿透的问题,实际上这个问题在使用redis的时候也一直存在,只是由于连接数的问题一直没有发现而已。

接下来就是考虑怎么解决的问题?

由于我们都是缓存的一些配置信息,几千条数据而已,最终考虑简单解决的办法。直接把所有的key全部从数据库查出来缓存下来,查数据库之前直接根据key过滤一把,如果不存在就直接返回,不要走数据库查询了。

当然,这是由于我们的场景比较简单,这样直接处理就行了,那么,如果再复杂一点,比如上亿的缓存数据呢?

 

解决方案

前置过滤

如果说类似我这种比较简单的一些缓存,使用我上面说的解决方案也可以,还有一些缓存的key是比如ID之类,也可以根据一定的范围规则去提前过滤,比如缓存的key明确知道在1-10万的范围之后,那么过滤掉在这个范围之外的请求直接返回就可以了。

当然,很明显这种简单的规则过滤适用于数据量不是很大,并且数据不会频繁发生改变的情况。

 

布隆过滤器

对于上述场景,因为数据量很小,简单的代码实现缓存即可,如果说数据量很大的话,比如有一亿个key,使用布隆过滤器就是个更优解。

我们可以每天定时把所有的配置信息从数据库中查询出来构建成bitmap。

关于布隆过滤器我前面的文章也有写过,贴上之前的图一张,如果查询的位置都是1的话说明key存在,反之只要有一个0则说明肯定不存在。

使用布隆过滤器的缺点也很明显,存在一定概率的误判。当然,既然用了,对于误判比例、内存占用等等问题应该事先评估好。

 

缓存空值

这个是网上说烂的问题,但是缓存空值的空值太多明显也是有问题的,再进一步解决方案就是快速过期。

一般来说,普通的缓存的写法如下,先查缓存,如果缓存存在则直接返回,如果缓存没有则去数据库查询,结果不是空就保存到缓存中。

 

改进版的写法就是缓存空对象,针对空的数据,设置过期时间,比如10分钟,快速过期,防止太多的空值问题。

 

但是这个解决方案仍然有点小问题,就是短暂的数据不一致的问题。

想象一下如果缓存的空值这时候实际上已经有值了,那么在过期时间的这段时间内就可能存在短暂的数据不一致。

 

总结

缓存穿透的问题总结下来就是三点,这三个方式不是说是隔离的解决方案,他们可以结合在一起使用。

首先看数据量,如果数据量很小并且没有频繁变更的话,选择前置过滤的方式,根据具体的业务规则来处理就可以。

如果数据量大的话,可以选择使用布隆过滤器,但是存在一定概率的误判。

通过前置的拦截,应该拦截住大部分的流量,避免直接打爆数据库。

最后,可以使用缓存空值并且设置快速过期的方式来作为一个兜底的方案。

如果还有问题,那么就是限流、降级了。

posted @ 2021-01-11 12:56  艾小仙  阅读(57)  评论(0编辑  收藏