缓存穿透与缓存雪崩

1. 概述

缓存穿透和缓存雪崩是在实际项目中,经常能遇到的问题。

今天我们就简单聊聊缓存穿透和缓存雪崩的这两个话题。

 

2.缓存穿透

2.1 什么是缓存穿透?

简单说就是用户发起请求时,始终匹配不到缓存中的数据,每次都直接通过关系型数据库进行查询,并得到数据。

如果这个请求的并发量非常的大,非常多的用户在同一时刻去执行这个请求,那么会超出关系型数据库的负载,从而导致数据库的宕机。

 

2.2 解决方案一:优化代码逻辑

其中一个解决方案,就是编写代码时,逻辑要严谨,反复自测,保证任何条件的查询,都一定是先经过缓存进行查询。

如果缓存中没有查到数据,则进行一次关系型数据库的查询,然后将查询结果存储到缓存中(即使查询结果是空值,也将空值存储到缓存中),保证下一次查询可以从缓存中获取。

当然,由于数据库中的数据会随时变化,缓存是需要有过期时间的。

 

2.3 解决方案二:布隆过滤器

2.3.1 布隆过滤器简介

布隆过滤器能够很快的判断某个元素是否已存在集合中。

布隆过滤器占用内存小,读写非常快。

布隆过滤器适合于缓存中存在过某key才去查询缓存,没存在过,就不去查询直接返回空的场景。

布隆过滤器通常放在缓存前面执行,可以将缓存的key放进布隆过滤器中,读取数据时,如果布隆过滤器判断缓存的key存在,才会到缓存中去查询,不存在就直接返回空,大大降低了缓存穿透的可能。

 

布隆过滤器要注意的两个问题:

1)有一定的误判率:由于布隆过滤器本身的机制,是会有一定的误判率,也就是说这个key值其实在缓存中不存在,但布隆过滤器会返回其存在。

2)无法删除:缓存的数据是会被删除的,但布隆过滤器由于本身机制的限制,是不能执行删除操作的。

由于以上两个问题,会导致程序会在key值不存在的情况下去访问缓存,也就是说会有多访问缓存的情况,这个其实是没有什么影响的,在缓存上再加一层判断就可以了。

 

2.3.2 布隆过滤器的使用

1)添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>30.1.1-jre</version>
        </dependency>    

 

2)代码示例

        // 第一个参数是字符集
        // 第二个参数是容器的长度,值越大,误判率越低
        // 第三个参数是误判率,用于指定误判率,值越小误判率越低
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
                Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
                100000, 0.001);

        // 放入元素,可以是缓存的key
        bloomFilter.put("user:1");
        bloomFilter.put("user:2");

        // 判断元素是否存在
        boolean isExist = bloomFilter.mightContain("user:3");    

 

3.缓存雪崩

3.1 什么是缓存雪崩?

由于数据库中的数据是随时变化的,因此缓存中的key通常都是有过期时间的。

在某一时刻,缓存中的大面积的key都失效了,恰好此时,很多请求并发到来,直接访问了关系型数据库,从而导致数据库宕机,这就是缓存雪崩。

 

3.2 如何预防缓存雪崩

1)缓存永不过期

缓存不设置过期时间,而是使用程序手动让其过期。

2)错开缓存的过期时间

在设置缓存过期时间时,加一个固定范围的随机数,从而错开缓存过期时间。

 

4.综述

今天简单聊了一下缓存穿透和缓存雪崩,希望能对大家的工作有所帮助。

欢迎大家多多评论交流,共同成长。

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