缓存系统

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几个重点：

1. 击穿、穿透、雪崩
2. 二级缓存
3. 布隆过滤器

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缓存雪崩

当某一个时刻出现大规模的缓存失效的情况，那么就会导致大量的请求直接打在数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。

造成缓存雪崩的关键：在同一时间大规模的key失效。

出现缓存雪崩的原因：

1. 可能是 Redis 宕机。

如果 Redis 集群中的某个节点宕机，会导致该节点上的所有 key 同时失效，进而导致请求全部转向其他节点，从而引发雪崩

2. 可能是采用了相同的过期时间。

缓存雪崩的解决方案

1. 搭建 Redis 集群，防止 Redis 宕机导致缓存雪崩的问题，提高 Redis 的容灾性。
2. 在原有的失效时间上加一个随机值（比如 1-5 分钟随机），避免采用相同过期时间的 key 同时失效。
3. 提高数据库的容灾能力，可以使用分库分表，读写分离的策略。
4. 增加兜底措施（熔断机制、服务降级、布隆过滤器），防止过多请求打到数据库。
5. 缓存后加锁。

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缓存击穿

如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。

名词造的挺多，和雪崩的区别是热点 key 失效导致大量请求打到数据库：

解决方案和雪崩类似，另外可以考虑让热点缓存不要过期。

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缓存穿透

当发生缓存雪崩或击穿时，数据库中还是保存了应用要访问的数据，一旦缓存恢复相对应的数据，就可以减轻数据库的压力，而缓存穿透就不一样了。

当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。

缓存穿透的发生一般有这两种情况：

• 业务误操作，缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了，所以导致缓存和数据库中都没有数据；
• 黑客恶意攻击，故意大量访问某些读取不存在数据的业务；

应对缓存穿透的方案，常见的方案有三种。

• 第一种方案，非法请求的限制；
• 第二种方案，缓存空值或者默认值；
• 第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在；

第一种方案，非法请求的限制

当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

第二种方案，缓存空值或者默认值

当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

第三种方案，使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

即使发生了缓存穿透，大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器，而不会查询数据库，保证了数据库能正常运行，Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

关于布隆过滤器的知识可以参考这里: #302

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What ttl means?

Time to live，缓存存在时长

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容量预估、热key、大key、穿透、缓存和数据库一致性问题、建议换新key（上线是否有兼容问题）、过期时间（本地缓存）、redis抖动

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堆外缓存

在互联网项目中，一般以堆内缓存的使用居多，无论是Guava，Memcache，还是JDK自带的HashMap，ConcurrentHashMap等，都是在堆内内存中做数据计算操作。这样做的好处显而易见，用户完全不必在意数据的分配，溢出，回收等操作，全部交由JVM来进行处理。由于JVM提供了诸多的垃圾回收算法，可以保证在不影响甚至微影响系统的前提下，做到堆内内存接近完美的管控。君不见，小如图书管理这样的系统，大如整个电商交易平台，都在JVM的加持下，服务于几个，十几个，乃至于上亿用户，而在这些系统中，堆内缓存组件所带来的收益可是居功至伟。在自下而上的互联网架构中，堆内缓存就像把卫这宫廷入口的剑士，神圣而庄严，真可谓谁敢横刀立马，唯我堆内缓存将军。

堆内缓存的劣势

但是，事物都是有两面性的，堆内缓存在JVM的管理下，纵然无可挑剔，但是在GC过程中产生的程序小停顿和程序大停顿，则像一把利剑一样，斩断了对构造出完美高并发系统的念想。简单的以HashMap这个JDK自带的缓存组件为例，benchmark结果如下：

Benchmark                                   Mode  Cnt          Score          Error             Units
localCacheBenchmark.testlocalCacheSet      thrpt   20      85056.759 ±   126702.544  ops/s

其插入速度最快为85056.759+126702.544=211759.303ops，最慢为0，也就是每秒插入速度最快为20w，最慢为0。之所以为0，是因为HashMap中的数据在快速的增长过程中，引起了频繁的GC操作，为了给当前HashMap腾出足够的空间进行插入操作，不得不释放一些对象。频繁的GC，势必对插入速度有不小的影响，造成应用的偶尔性暂停。所以这也能解释为啥最慢的时候，ops为0了。 同时从benchmark数据，我们可以看到误差率为126702.544ops，比正常操作的85056.756要大很多，说明GC的影响，对HashMap的插入操作影响特别的大。

由于GC的存在，堆内缓存操作的ops会受到不小的影响，会造成原本小流量下10ms能够完成的内存计算，大流量下500ms还未完成。如果内存计算过于庞杂，则造成整体流程的ops吞吐量降低，也是极有可能的事儿。所以从这里可以看出，堆内缓存组件，在高并发的压力下，如果计算量巨大，尤其是写操作巨大，使其不会成为护城的利剑，反而成了性能的帮凶，何其可惧。

为了缓解在高并发，高写入操作下，堆内缓存组件造成的频繁GC问题，堆外缓存应运而生。

堆外缓存优秀项目很多，比如 https://github.com/ben-manes/caffeine, native 代码部分依赖的是由 rust 编写的项目 https://github.sheincorp.cn/moka-rs/moka

引用: https://www.cnblogs.com/scy251147/p/9634766.html