一張圖弄清楚緩存架構(gòu)設(shè)計(jì)中的經(jīng)典問(wèn)題及解決方案
下面這張圖非常形象的描述了緩存設(shè)計(jì)中幾個(gè)容易混淆的概念：緩存擊穿、緩存穿透、緩存雪崩，并給出了相應(yīng)的解決方案。
Cache Penetration
概述
Cache penetration( 緩存穿透 ) ： 緩存穿透是指大量請(qǐng)求查詢系統(tǒng)中不存在的數(shù)據(jù)如通過(guò)不存在的 UID 訪問(wèn)用戶，既然這些數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中不存在，那么肯定在Redis緩存中也不存在這批數(shù)據(jù)，這樣導(dǎo)致這些請(qǐng)求都會(huì)穿透到DB，導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。有些同學(xué)可能就會(huì)問(wèn)了，既然系統(tǒng)中都沒(méi)這些數(shù)據(jù)，為什么還會(huì)存在這樣的請(qǐng)求了？別忘了，這個(gè)世界上還有一群計(jì)算機(jī)破壞分子，他們可能基于各種目的，偽造這樣的請(qǐng)求去攻擊你的系統(tǒng)。
解決方案
方案一： 緩存不存在的key，即使key對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中不存在，也將該key緩存下，只不過(guò) 這個(gè) key 對(duì)應(yīng)的 value 是一個(gè) 特殊設(shè)置的值。這樣即使訪問(wèn)不存在的key時(shí)也會(huì)命中緩存返回，不會(huì)再去DB中獲取了。
該方案缺陷：如果訪問(wèn)的是大量不存在的key，很顯然，為了緩存這些系統(tǒng)中不存的key，會(huì)占用大量的緩存空間，而我們知道緩存空間是有限的，無(wú)效key占用的空間多了，勢(shì)必會(huì)將一些正常的key淘汰掉，這樣就導(dǎo)致緩存命中率下降。
方案二： 構(gòu)建一個(gè) BloomFilter 過(guò)濾器，記錄全量數(shù)據(jù)，這樣訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接通過(guò) BloomFilter 判斷這個(gè)key 是否存在，如果不存在直接返回即可（BloomFilter特性：如果判斷不存在則一定不存在），根本無(wú)需查緩存和 DB。
該方案缺陷：BloomFilter 要緩存全量的 key，這就要求全量的 key數(shù)量不能太大，30億條數(shù)據(jù)以內(nèi)最佳（30億條數(shù)據(jù)大約會(huì)占5GB左右）。Cache Breakdown
概述
Cache Breakdown( 緩存擊穿 )：緩存擊穿是指一個(gè) 熱門緩存key突然失效 ，導(dǎo)致大量請(qǐng)求直接訪問(wèn)到DB,導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。與后面描述的緩存雪崩不同的是，緩存擊穿通常是某個(gè)特定的緩存鍵失效。 可以這樣說(shuō)：緩存擊穿是某個(gè)或者少數(shù)幾個(gè)key的行為，而緩存雪崩則是一群key的狂歡。
解決方案
方案： 對(duì)于一個(gè)緩存系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，熱門key畢竟是少數(shù)，因此 解決方法也比較直接，對(duì)于訪問(wèn)特別頻繁的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，我們干脆就 不設(shè)置過(guò)期時(shí)間 了。這樣一來(lái)，對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)請(qǐng)求，都可以在緩存中進(jìn)行處理，
Cache Crash
概述
Cache Crash(緩存雪崩)： 緩存雪崩是指 緩存中的大量數(shù)據(jù)同時(shí)失效或者同時(shí)被刪除 ，導(dǎo)致大量請(qǐng)求穿透到DB，造成系統(tǒng)崩潰。造成緩存中的大量數(shù)據(jù)同時(shí)失效或者同時(shí)被刪除的原因主要有： 1、緩存服務(wù)器宕機(jī) 。2： 緩存數(shù)據(jù)的過(guò)期時(shí)間設(shè)置不合理，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)在同一時(shí)間失效(對(duì)應(yīng)圖中Thunder Hurd Problem)。
解決方案
方案一： 避免給大量的數(shù)據(jù)設(shè)置相同的過(guò)期時(shí)間 。如果業(yè)務(wù)層的確要求有些數(shù)據(jù)同時(shí)失效，你可以在用 EXPIRE 命令給每個(gè)數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間時(shí)，給這些數(shù)據(jù)的過(guò)期時(shí)間增加一個(gè)較小的隨機(jī)數(shù)，這樣一來(lái)，不同數(shù)據(jù)的過(guò)期時(shí)間有所差別，但差別又不會(huì)太大，既避免了大量數(shù)據(jù)同時(shí)過(guò)期，同時(shí)也保證了這些數(shù)據(jù)基本在相近的時(shí)間失效，仍然能滿足業(yè)務(wù)需求。
方案二： 對(duì)于非核心業(yè)務(wù)，通過(guò)服務(wù)降級(jí)，來(lái)應(yīng)對(duì)緩存雪崩。如對(duì)業(yè)務(wù) DB 的訪問(wèn)增加讀寫開關(guān)，當(dāng)發(fā)現(xiàn) DB 請(qǐng)求變慢、阻塞，慢請(qǐng)求超過(guò)閥值時(shí)，就會(huì)關(guān)閉讀開關(guān)，不允許再訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，直接返回預(yù)定義信息、空值或是錯(cuò)誤信息；這樣一來(lái)，只有部分過(guò)期數(shù)據(jù)的請(qǐng)求會(huì)發(fā)送到數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力就沒(méi)有那么大了。
方案三： 緩存集群高可用部署，同時(shí)對(duì)緩存集群 進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，盡量做到緩存服務(wù)器少宕機(jī)或者宕機(jī)之后可以及時(shí)迅續(xù)恢復(fù)。
實(shí)際生產(chǎn)項(xiàng)目中，上述三種方案是同時(shí)并存，這樣才能最大程度的保護(hù)系統(tǒng)。
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