分布式之缓存击穿

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转载最新推荐文章于 2026-05-02 14:00:34 发布 291 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大数据量下的集合过滤—Bloom Filter 算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及检索的时间越来越长，导致内存开销... 阅读详情

原文:分布式之缓存击穿

什么是缓存击穿

在谈论缓存击穿之前，我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示

因此，如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据，导致每次请求都要去存储层去查询，这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。
场景如下图所示:

我们正常人在登录首页的时候，都是根据userID来命中数据，然而黑客的目的是破坏你的系统，黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上，这些请求在缓存中不存在，就会穿过缓存，直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。

解决方案

在这里我们给出三套解决方案，大家根据项目中的实际情况，选择使用.

讲下述三种方案前，我们先回忆下redis的setnx方法

SETNX key value

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。

若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。

可用版本：>= 1.0.0

时间复杂度： O(1)

返回值： 设置成功，返回 1。设置失败，返回 0 。

效果如下

redis> EXISTS job                # job 不存在

(integer) 0

redis> SETNX job "programmer"    # job 设置成功

(integer) 1

redis> SETNX job "code-farmer"   # 尝试覆盖 job ，失败

(integer) 0

redis> GET job                   # 没有被覆盖

"programmer"

1、使用互斥锁

该方法是比较普遍的做法，即，在根据key获得的value值为空时，先锁上，再从数据库加载，加载完毕，释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则睡眠50ms后重试。

至于锁的类型，单机环境用并发包的Lock类型就行，集群环境则使用分布式锁( redis的setnx)

集群环境的redis的代码如下所示:

String get(String key) {  

   String value = redis.get(key);  

   if (value  == null) {  

    if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {  

        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  

        redis.expire(key_mutex, 3 * 60)  

        value = db.get(key);  

        redis.set(key, value);  

        redis.delete(key_mutex);  

    } else {  

        //其他线程休息50毫秒后重试  

        Thread.sleep(50);  

        get(key);  

    }  

  }  

}

优点:

思路简单
保证一致性

缺点

代码复杂度增大
存在死锁的风险

2、异步构建缓存

在这种方案下，构建缓存采取异步策略，会从线程池中取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout，当timeout小于System.currentTimeMillis()时，则进行缓存更新，否则直接返回value值。
集群环境的redis代码如下所示:

String get(final String key) {  

        V v = redis.get(key);  

        String value = v.getValue();  

        long timeout = v.getTimeout();  

        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  

            // 异步更新后台异常执行  

            threadPool.execute(new Runnable() {  

                public void run() {  

                    String keyMutex = "mutex:" + key;  

                    if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {  

                        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  

                        redis.expire(keyMutex, 3 * 60);  

                        String dbValue = db.get(key);  

                        redis.set(key, dbValue);  

                        redis.delete(keyMutex);  

                    }  

                }  

            });  

        }  
        return value;  
    }

优点:

性价最佳，用户无需等待

缺点

无法保证缓存一致性

3、布隆过滤器

1、原理

布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:

网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址
反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）
缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。

OK，接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理
其内部维护一个全为0的bit数组，需要说明的是，布隆过滤器有一个误判率的概念，误判率越低，则数组越长，所占空间越大。误判率越高则数组越小，所占的空间越小。

假设，根据误判率，我们生成一个10位的bit数组，以及2个hash函数（(f_1,f_2)），如下图所示(生成的数组的位数和hash函数的数量，我们不用去关心是如何生成的，有数学论文进行过专业的证明)。

假设输入集合为((N_1,N_2)),经过计算(f_1(N_1))得到的数值得为2，(f_2(N_1))得到的数值为5，则将数组下标为2和下表为5的位置置为1，如下图所示

同理，经过计算(f_1(N_2))得到的数值得为3，(f_2(N_2))得到的数值为6，则将数组下标为3和下表为6的位置置为1，如下图所示

这个时候，我们有第三个数(N_3)，我们判断(N_3)在不在集合((N_1,N_2))中，就进行(f_1(N_3)，f_2(N_3))的计算

若值恰巧都位于上图的红色位置中，我们则认为，(N_3)在集合((N_1,N_2))中
若值有一个不位于上图的红色位置中，我们则认为，(N_3)不在集合((N_1,N_2))中

以上就是布隆过滤器的计算原理，下面我们进行性能测试，

2、性能测试

代码如下:

(1)新建一个maven工程，引入guava包

   <dependencies>  

        <dependency>  

            <groupId>com.google.guava</groupId>  

            <artifactId>guava</artifactId>  

            <version>22.0</version>  

        </dependency>  

    </dependencies>

(2)测试一个元素是否属于一个百万元素集合所需耗时

package bloomfilter;



import com.google.common.hash.BloomFilter;

import com.google.common.hash.Funnels;

import java.nio.charset.Charset;



public class Test {

    private static int size = 1000000;


    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = 
    BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);

    public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < size; i++) {

            bloomFilter.put(i);

        }

        long startTime = System.nanoTime(); // 获取开始时间     

        //判断这一百万个数中是否包含29999这个数

        if (bloomFilter.mightContain(29999)) {

            System.out.println("命中了");

        }

        long endTime = System.nanoTime();   // 获取结束时间

        System.out.println("程序运行时间： " + (endTime - startTime) + "纳秒");

    }

}

输出如下所示

1 2	命中了程序运行时间： 219386纳秒

也就是说，判断一个数是否属于一个百万级别的集合，只要0.219ms就可以完成，性能极佳。

(3)误判率的一些概念

首先，我们先不对误判率做显示的设置，进行一个测试，代码如下所示

package bloomfilter;


import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import com.google.common.hash.BloomFilter;

import com.google.common.hash.Funnels;


public class Test {

    private static int size = 1000000;

    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = 
    BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);

    public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < size; i++) {

            bloomFilter.put(i);

        }

        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000);     

        //故意取10000个不在过滤器里的值，看看有多少个会被认为在过滤器里

        for (int i = size + 10000; i < size + 20000; i++) {  

            if (bloomFilter.mightContain(i)) {  

                list.add(i);  

            }  

        }  

        System.out.println("误判的数量：" + list.size());

    }

}

输出结果如下

误判对数量：330

如果上述代码所示，我们故意取10000个不在过滤器里的值，却还有330个被认为在过滤器里，这说明了误判率为0.03.即，在不做任何设置的情况下，默认的误判率为0.03。
下面上源码来证明：

接下来我们来看一下，误判率为0.03时，底层维护的bit数组的长度如下图所示

将bloomfilter的构造方法改为

1	private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size,0.01);

即，此时误判率为0.01。在这种情况下，底层维护的bit数组的长度如下图所示

由此可见，误判率越低，则底层维护的数组越长，占用空间越大。因此，误判率实际取值，根据服务器所能够承受的负载来决定，不是拍脑袋瞎想的。

3、实际使用

redis伪代码如下所示

String get(String key) {  

   String value = redis.get(key);  

   if (value  == null) {  

        if(!bloomfilter.mightContain(key)){

            return null;

        }else{

           value = db.get(key);  

           redis.set(key, value);  

        }

    }

    return value；

}

优点: