一文读懂高并发情况下的常见缓存问题

1.缓存处理流程

1.1 前台get请求，后台服务从缓存中获取数据

1.2 前台post/put请求来创建或修改数据，后台缓存处理流程

2.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

2.1 缓存穿透

• 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据。用户不断发起请求，caceh拦截不了，直接使用数据库查询数据，可能会对数据库性能造成影响。
• 图解

• 解决方法(1.设置key-value，value的值为null; 2.将用户请求拦截在上游)

2.2 缓存击穿

• 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。由于用户特别多，同时去读取数据，引起数据库压力瞬间增大。
• 图解

• 解决方法（1.设置热点数据不过期；2.加互斥锁，附参考代码） Redis回收机制不会动没有设置有效期的数据。所以未设置过期时间的cache会长期有效。

# 伪代码
dict_lock = {'lock':'开'}  # 设置初始锁状态

url = ['^RebbitMQ$']  # 任务消息队列路由设置

RebbitMQ = ['server1','server2', . . .]  # 服务线程添加到queue中

def open_lock(view):
    """获取数据操作权限，关锁"""
    dict_lock.get('lock') = '关'
    return Response(0)

def close_lock(view):
    """数据使用完毕，释放资源"""
    dict_lock.get('lock') = '开'
    return Response(1)
    
# 队列先进先出
RebbitMQ.last.open_lock()  # 队列最后一个元素操作数据
RebbitMQ.last.delete()  # 数据操作完毕，删除这个元素
RebbitMQ.close_lock()  # 释放资源

2.3 缓存雪崩

• 缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指的是并发地查询同一条数据，缓存雪崩是指不同数据都过期了，很多数据缓存拦截不了，从而查数据库。
• 图解（同缓存击穿）
• 解决方法
• 分布式cache（多台服务器，每台服务器都启动了一个或多个redis服务）

• 1.设置随机的过期时间，防止同一时间大量的数据过期现象

• 2.设置热点数据永不过期

• 3.使用分布式缓存，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。

作者：mtooooo 投稿 

原文地址：https://juejin.im/post/5e9cfb8cf265da47cc029cd8

参考文章

• 5个方案告诉你：高并发环境下，先操作数据库还是先操作缓存？
• 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案
• 最全的Redis操作，看完这篇就够了

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