缓存穿透问题

定义

  • 请求持久层不存在的数据,每次请求时,缓存 miss,持久层也 miss,都会打在持久层,失去了缓存层保护持久层的意义;

缓存穿透的原因

  • 业务代码自身问题,SQL 写错了,持久层调别人没得到数据等;
  • 恶意攻击,爬虫等;

如何发现缓存穿透问题

  • 业务响应时间:所有的请求都打到持久层,业务响应时间会变慢;
  • 业务本身问题;
  • 相关指标:总调用数、缓存层命中数、存储层命中数;

解决方案(一) 缓存空对象

  • 如果缓存 miss,存储 miss,则在缓存中缓存空对象并设置过期时间,下次请求就不会打到存储层了;
产生的两个问题
  • 如果发生恶意攻击,会产生更多的键,虽然值为空,可通过设置过期时间降低风险;
  • 如果穿透是由于接口暂时不可用导致的,会造成缓存层和数据层数据短期不一致,可通过 MQ 订阅接口正常的消息,然后刷新缓存;
示例伪代码
public String getPassThrough(String key) {
    String cacheValue = cache.get(key);
    if(StringUtils.isBlank(cacheValue) {
        String storeValue = storage.get(key);
        cache.set(key, storeValue);
        if(StringUtils.isBlank(storeValue) {
            cache.expire(key, 60 * 5);
        }
        return storageValue;
    } else {
        return cacheValue;
    }
}

解决方案(二) 布隆过滤器拦截

  • 在缓存层之间加布隆过滤器,如果被过滤掉了,就不打到缓存了;
  • 适合比较固定的数据;
  • 布隆过滤器需要很小的内存;
  • 比如 10 亿数据量的电话本,可以在布隆过滤器中预热一遍,只需很小的内存,布隆过滤器就可以知道电话本中是否有这个键值;
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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