缓存雪崩是什么?以及解决思路

本文深入探讨了缓存雪崩、穿透和击穿的概念,分析了这些现象可能导致的系统崩溃原因,以及如何通过合理设置缓存过期时间、采用加锁计数等策略来预防和解决这些问题。

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一、什么是缓存雪崩
    缓存雪崩就是指缓存由于某些原因(比如 宕机、cache服务挂了或者不响应)整体crash掉了,导致大量请求到达后端数据库,从而导致数据库崩溃,整个系统崩溃,发生灾难。

下面的就是一个雪崩的简单过程:
1、redis集群彻底崩溃
2、缓存服务大量对redis的请求hang住,占用资源
3、缓存服务大量的请求打到源头服务去查询mysql,直接打死mysql
4、源头服务因为mysql被打死也崩溃,对源服务的请求也hang住,占用资源
5、缓存服务大量的资源全部耗费在访问redis和源服务无果,最后自己被拖死,无法提供服务
6、nginx无法访问缓存服务,redis和源服务,只能基于本地缓存提供服务,但是缓存过期后,没有数据提供
7、网站崩溃
 

导致这种现象可能的原因:

1、例如 “缓存并发”,“缓存穿透”,“缓存颠簸” 等问题,这些问题也可能会被恶意攻击者所利用。

2、例如 某个时间点内,系统预加载的缓存周期性集中失效了。解决方法:可以通过设置不同的过期时间,来错开缓存过期,从而避免缓存集中失效。

 

缓存穿透

缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存

缓存击穿

缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

 

解决的方案

缓存雪崩的解决方案

1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力。这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量。

2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布。避免缓存雪崩的出现。

3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏数据,需要好好解决。

缓存穿透解决思路:

1,如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴。

2,根据缓存数据Key的规则。例如我们公司是做机顶盒的,缓存数据以Mac为Key,Mac是有规则,如果不符合规则就过滤掉,这样可以过滤一部分查询。在做缓存规划的时候,Key有一定规则的话,可以采取这种办法。这种办法只能缓解一部分的压力,过滤和系统无关的查询,但是无法根治。

3,采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的BitSet中,不存在的数据将会被拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。关于布隆过滤器,详情查看:基于BitSet的布隆过滤器(Bloom Filter)

缓存预热

单机web系统情况下比较简单。

解决思路:

1,直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下。

2,数据量不大,可以在WEB系统启动的时候加载。

3,搞个定时器定时刷新缓存,或者由用户触发都行。

分布式缓存系统,如Memcached,Redis,比如缓存系统比较大,由十几台甚至几十台机器组成,这样预热会复杂一些。

解决思路:

1,写个程序去跑。

2,单个缓存预热框架。

缓存预热的目标就是在系统上线前,将数据加载到缓存中。

 

<think>我们正在讨论缓存雪崩的互斥锁解决方案。根据引用[1][2][3],缓存雪崩是指大量缓存同时失效导致请求直接冲击数据库的现象。用户想知道如何使用互斥锁来解决这个问题。 注意:引用[1]和引用[3]提到互斥锁主要用于解决缓存击穿(单个热点key过期),而引用[2]提到缓存雪崩解决方案包括分散过期时间和加锁保证单线程写缓存。因此,我们需要明确互斥锁在缓存雪崩场景下的应用方式。 缓存雪崩的互斥锁解决方案核心思路:通过互斥锁控制对数据库的并发访问,避免在大量缓存同时失效时,所有请求都直接访问数据库。具体来说,当多个缓存同时失效时,只允许一个请求去查询数据库并重建缓存,其他请求等待该请求完成后再从缓存中获取数据。 步骤: 1. 当请求数据时,首先从缓存中获取,如果缓存中存在则直接返回。 2. 如果缓存中不存在(可能是雪崩导致大量缓存同时失效),则尝试获取互斥锁(例如使用Redis的SETNX命令)。 3. 如果获取锁成功,则查询数据库,将结果写入缓存,并释放锁。 4. 如果获取锁失败,说明已经有其他线程在重建缓存,则等待一段时间后重试(或者直接返回默认值,根据业务需求)。 但是,这种方法在缓存雪崩场景下可能会面临以下问题: - 锁竞争激烈:大量缓存同时失效,导致大量请求竞争同一个锁(或一组锁),系统性能下降。 - 如果锁的粒度太粗(例如整个缓存重建使用一个全局锁),则会导致大量请求阻塞,系统响应变慢。 - 如果锁的粒度太细(每个缓存键一个锁),则当大量不同的键同时失效时,仍然会有大量请求访问数据库(因为每个键都要重建,而数据库可能无法承受这么多并发查询)。 因此,互斥锁并不是解决缓存雪崩的首选方案,通常作为辅助手段与其他方法结合使用。缓存雪崩的主要解决方案是分散缓存过期时间(引用[2])和预热缓存。 然而,如果我们确实要使用互斥锁来解决缓存雪崩,可以这样设计: 1. **锁的粒度**:针对每个缓存键使用独立的锁(即每个键一个锁),这样不同的键可以并发重建,只有相同键的请求才会互斥。 2. **锁等待与重试**:获取锁失败后,可以选择等待并重试,或者返回默认值(降级)。 3. **锁超时**:设置锁的超时时间,防止重建缓存时发生异常导致锁无法释放。 具体代码步骤(以Redis为例): 1. 查询缓存,如果存在则返回。 2. 缓存不存在,则生成一个锁键(例如:lock:key)。 3. 使用SETNX命令尝试设置锁键,并设置锁的过期时间(避免死锁)。 4. 如果设置成功,则查询数据库,将结果写入缓存,然后删除锁键(或等待锁自动过期)。 5. 如果设置失败,则等待(比如睡眠100ms)然后重试整个流程(重试次数有限制),或者直接返回默认值。 但是,这种方法在缓存雪崩时(大量不同key同时失效)并不能减少数据库的并发访问量,因为每个key的重建都需要查询数据库,而数据库可能无法同时处理这么多重建请求。 因此,更完善的方案是结合以下方法: 1. **分散过期时间**:在设置缓存过期时间时,加上一个随机值,避免同时失效。 2. **互斥锁**:用于防止同一个key被多个线程同时重建(解决缓存击穿),从而减少数据库的压力,但无法解决大量不同key同时重建的问题。 3. **限流与降级**:在系统层面,当检测到数据库压力过大时,进行限流,只允许部分请求通过,其他请求返回降级内容(如默认值、错误页面等)。 4. **缓存预热**:在缓存失效前,提前重新加载缓存。 结论:互斥锁主要解决缓存击穿(单个热点key失效),对于缓存雪崩(大量key同时失效)而言,互斥锁的作用有限,需要结合其他方法。 但是,如果业务场景中同时失效的key是有限的(例如只有部分热点key同时失效),那么使用互斥锁(每个key独立锁)可以避免这些热点key被多个线程重复查询数据库,从而减轻数据库压力。 下面给出一个使用互斥锁解决缓存雪崩的伪代码示例(以Java为例,使用Redis的setnx命令): ```java public String getData(String key) { // 1. 从缓存中获取数据 String value = redis.get(key); if (value != null) { return value; } // 2. 尝试获取锁 String lockKey = "lock:" + key; // 设置锁的超时时间为5秒,防止死锁 boolean locked = redis.setnx(lockKey, "1", 5, TimeUnit.SECONDS); if (locked) { try { // 3. 再次检查缓存(因为可能在等待锁的过程中,缓存已经被其他线程重建) value = redis.get(key); if (value != null) { return value; } // 4. 从数据库获取数据 value = db.query(key); // 5. 写入缓存,并设置一个随机的过期时间(防止雪崩) int expireTime = 300 + new Random().nextInt(60); // 300~360秒 redis.setex(key, expireTime, value); } finally { // 6. 释放锁 redis.del(lockKey); } return value; } else { // 获取锁失败,等待一段时间重试 Thread.sleep(100); // 递归重试(注意设置重试次数,避免无限递归) return getData(key); } } ``` 注意:上述代码中,在获取锁后再次检查缓存(双重检查锁),避免重复重建。另外,设置缓存时使用了随机过期时间,这是解决缓存雪崩的关键点之一。 然而,在真正的缓存雪崩场景(大量key同时失效)下,即使使用互斥锁,数据库也可能面临大量重建请求(因为每个key的重建都需要查询一次数据库)。因此,互斥锁在缓存雪崩中主要起到避免同一个key被多次重建的作用,但无法解决大量不同key同时重建的问题。 所以,我们通常认为互斥锁是解决缓存击穿的有效方法,而解决缓存雪崩则需要结合: - 设置不同的过期时间(随机值) - 多级缓存 - 限流降级 - 缓存预热 总结回答: 互斥锁在缓存雪崩场景下的应用主要是控制对同一个缓存键的重建过程,避免多个线程同时重建同一个键。但是,它不能有效解决大量不同缓存键同时失效带来的数据库压力。因此,互斥锁需要与设置随机过期时间、限流降级等方法结合使用。 相关问题: 1. 如何设置缓存的随机过期时间以防止缓存雪崩? 2. 除了互斥锁,还有哪些方法可以解决缓存雪崩? 3. 在分布式系统中如何实现有效的限流降级策略?</think>### 缓存雪崩的互斥锁解决方案详解 #### 1. **互斥锁的核心作用** 在缓存雪崩场景中,互斥锁主要用于**控制数据库访问的并发流量**。当大量缓存同时失效时,通过互斥锁确保: - 只有一个线程/进程能访问数据库重建缓存 - 其他请求等待或返回降级结果 - 避免数据库被瞬时高并发压垮[^1][^2] #### 2. **解决方案实现步骤** ```mermaid graph TD A[请求到达] --> B{缓存存在?} B -->|是| C[返回缓存数据] B -->|否| D[尝试获取互斥锁] D -->|成功| E[查询数据库] E --> F[重建缓存] F --> G[释放锁] D -->|失败| H{等待策略} H -->|等待| I[重试获取缓存] H -->|不等待| J[返回降级数据] ``` ##### 具体代码实现(Redis + Python示例) ```python import redis import time r = redis.Redis() def get_data_with_lock(key, wait_timeout=0.5, lock_timeout=3): # 1. 尝试读取缓存 data = r.get(key) if data: return data.decode() # 2. 尝试获取锁(SETNX + 过期时间) lock_key = f"lock:{key}" lock_acquired = r.set(lock_key, "1", nx=True, ex=lock_timeout) if lock_acquired: try: # 3. 双重检查(防止等待期间缓存已重建) data = r.get(key) if data: return data.decode() # 4. 查询数据库(模拟耗时操作) db_data = query_database(key) # 5. 重建缓存(设置随机过期时间防雪崩) expire = 300 + random.randint(0, 60) # 300-360秒随机 r.setex(key, expire, db_data) return db_data finally: # 6. 释放锁 r.delete(lock_key) else: # 7. 锁获取失败时的处理 start = time.time() while time.time() - start < wait_timeout: data = r.get(key) if data: return data.decode() # 等待期间缓存已重建 time.sleep(0.05) return get_fallback_data() # 返回降级数据 ``` #### 3. **关键设计要点** 1. **锁粒度控制** - 每个缓存键使用独立锁(`lock:key`格式) - 避免全局锁导致性能瓶颈 2. **锁超时机制** - 必须设置锁过期时间(`ex=lock_timeout`) - 防止持有锁的进程崩溃导致死锁[^3] 3. **双重缓存检查** - 获取锁后再次检查缓存 - 避免等待期间其他线程已重建缓存 4. **随机过期时间** 重建缓存时设置基础过期时间 + 随机偏移值: ```python expire = base_ttl + random.randint(0, 300) # 防雪崩关键 ``` #### 4. **适用场景与局限性** | 场景 | 效果 | 注意事项 | |------|------|----------| | **热点数据雪崩** | ⭐⭐⭐⭐ 优秀 | 需配合随机过期时间 | | **全量缓存失效** | ⭐⭐ 有限 | 需结合多级缓存架构 | | **高并发场景** | ⭐⭐⭐ 良好 | 需优化锁等待策略 | | **分布式环境** | ⭐⭐⭐ 良好 | 需确保锁的原子性 | #### 5. **优化策略** 1. **锁等待优化** - 指数退避重试:`wait_time = min(2**retries * 10, 1000) ms` - 熔断机制:连续失败N次后直接降级 2. **多级锁设计** ```mermaid graph LR A[请求] --> B{本地锁} B -->|成功| C[处理请求] B -->|失败| D{Redis分布式锁} D -->|成功| C D -->|失败| E[快速降级] ``` 3. **结合其他雪崩方案** - 基础方案:互斥锁 + 随机过期时间[^2] - 增强方案:+ 多级缓存 + 热点数据预热 - 终极方案:+ 限流熔断(如 Sentinel/Hystrix) > **关键提示**:互斥锁主要解决重建缓存时的并发控制问题,但必须配合**随机过期时间**才能有效防御缓存雪崩[^2][^3]。纯锁方案无法解决大量不同key同时失效的问题。
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