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  一. 缓存穿透 (请求数据缓存大量不命中):
    缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存不命中,并且出于容错考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。
    例如:下图是一个比较典型的cache-storage架构,cache(例如memcache, redis等等) + storage(例如mysql, hbase等等)架构,查一个压根就不存在的值, 如果不做兼容,永远会查询storage。
二. 危害:
     对底层数据源(mysql, hbase, http接口, rpc调用等等)压力过大,有些底层数据源不具备高并发性。
     例如mysql一般来说单台能够扛1000-QPS就已经很不错了(别说你的查询都是select * from table where id=xx 以及你的机器多么牛逼,那就有点矫情了)
     例如他人提供的一个抗压性很差的http接口,可能穿透会击溃他的服务。
     
三. 如何发现:
   我们可以分别记录cache命中数, storage命中数,以及总调用量,如果发现空命中(cache,storage都没有命中)较多,可能就会在缓存穿透问题。
   注意:缓存本身的命中率(例如redis中的info提供了类似数字,只代表缓存本身)不代表storage和业务的命中率。
   
四. 产生原因以及业务是否允许?
    产生原因有很多:可能是代码本身或者数据存在的问题造成的,也很有可能是一些恶意攻击、爬虫等等(因为http读接口都是开放的)
    业务是否允许:这个要看做的项目或者业务是否允许这种情况发生,比如做一些非实时的推荐系统,假如新用户来了,确实没有他的推荐数据(推荐数据通常是根据历史行为算出),这种业务是会发生穿透现象的,至于业务允不允许要具体问题具体分析了。
 
五. 解决方法:
解决思路大致有两个,如下表。下面将分别说明
解决缓存穿透适用场景维护成本
缓存空对象

1. 数据命中不高

2. 数据频繁变化实时性高

1.代码维护简单

2.需要过多的缓存空间

3. 数据不一致

bloomfilter或者压缩filter提前拦截

1. 数据命中不高

2. 数据相对固定实时性低

1.代码维护复杂

2.缓存空间占用少

       1. 缓存空对象
         
        (1). 定义:如上图所示,当第②步MISS后,仍然将空对象保留到Cache中(可能是保留几分钟或者一段时间,具体问题具体分析),下次新的Request(同一个key)将会从Cache中获取到数据,保护了后端的Storage。
        (2) 适用场景:数据命中不高,数据频繁变化实时性高(一些乱转业务)
        (3) 维护成本:代码比较简单,但是有两个问题:
             第一是空值做了缓存,意味着缓存系统中存了更多的key-value,也就是需要更多空间(有人说空值没多少,但是架不住多啊),解决方法是我们可以设置一个较短的过期时间。
             第二是数据会有一段时间窗口的不一致,假如,Cache设置了5分钟过期,此时Storage确实有了这个数据的值,那此段时间就会出现数据不一致,解决方法是我们可以利用消息或者其他方式,清除掉Cache中的数据。
        (4) 伪代码:
Java代码  收藏代码
  1. package com.carlosfu.service;  
  2.   
  3. import org.apache.commons.lang.StringUtils;  
  4.   
  5. import com.carlosfu.cache.Cache;  
  6. import com.carlosfu.storage.Storage;  
  7.   
  8. /** 
  9.  * 某服务 
  10.  *  
  11.  * @author carlosfu 
  12.  * @Date 2015-10-11 
  13.  * @Time 下午6:28:46 
  14.  */  
  15. public class XXXService {  
  16.   
  17.     /** 
  18.      * 缓存 
  19.      */  
  20.     private Cache cache = new Cache();  
  21.   
  22.     /** 
  23.      * 存储 
  24.      */  
  25.     private Storage storage = new Storage();  
  26.   
  27.     /** 
  28.      * 模拟正常模式 
  29.      * @param key 
  30.      * @return 
  31.      */  
  32.     public String getNormal(String key) {  
  33.         // 从缓存中获取数据  
  34.         String cacheValue = cache.get(key);  
  35.         // 缓存为空  
  36.         if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {  
  37.             // 从存储中获取  
  38.             String storageValue = storage.get(key);  
  39.             // 如果存储数据不为空,将存储的值设置到缓存  
  40.             if (StringUtils.isNotBlank(storageValue)) {  
  41.                 cache.set(key, storageValue);  
  42.             }  
  43.             return storageValue;  
  44.         } else {  
  45.             // 缓存非空  
  46.             return cacheValue;  
  47.         }  
  48.     }  
  49.   
  50.   
  51.     /** 
  52.      * 模拟防穿透模式 
  53.      * @param key 
  54.      * @return 
  55.      */  
  56.     public String getPassThrough(String key) {  
  57.         // 从缓存中获取数据  
  58.         String cacheValue = cache.get(key);  
  59.         // 缓存为空  
  60.         if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {  
  61.             // 从存储中获取  
  62.             String storageValue = storage.get(key);  
  63.             cache.set(key, storageValue);  
  64.             // 如果存储数据为空,需要设置一个过期时间(300秒)  
  65.             if (StringUtils.isBlank(storageValue)) {  
  66.                 cache.expire(key, 60 * 5);  
  67.             }  
  68.             return storageValue;  
  69.         } else {  
  70.             // 缓存非空  
  71.             return cacheValue;  
  72.         }  
  73.     }  
  74.   
  75. }  
 
2. bloomfilter或者压缩filter(bitmap等等)提前拦截
        (1). 定义:如上图所示,在访问所有资源(cache, storage)之前,将存在的key用布隆过滤器提前保存起来,做第一层拦截, 例如: 我们的推荐服务有4亿个用户uid, 我们会根据用户的历史行为进行推荐(非实时),所有的用户推荐数据放到hbase中,但是每天有许多新用户来到网站,这些用户在当天的访问就会穿透到hbase。为此我们每天4点对所有uid做一份布隆过滤器。如果布隆过滤器认为uid不存在,那么就不会访问hbase,在一定程度保护了hbase(减少30%左右)。
              注:有关布隆过滤器的相关知识,请自行查阅,有关guava中如何使用布隆过滤器,之后会系列文章给大家介绍。
        (2) 适用场景:数据命中不高,数据相对固定实时性低(通常是数据集较大)
        (3) 维护成本:代码维护复杂, 缓存空间占用少
              第一是空值做了缓存,意味着缓存系统中存了更多的key-value,也就是需要更多空间(有人说空值没多少,但是架不住多啊),解决方法是我们可以设置一个较短的过期时间。
              第二是数据会有一段时间窗口的不一致,假如,Cache设置了5分钟过期,此时Storage确实有了这个数据的值,那此段时间就会出现数据不一致,解决方法是我们可以利用消息或者其他方式,清除掉Cache中的数据。
六、参考资料:
http://blog.jobbole.com/83439/ (那些年我们一起追过的缓存写法)
附图一张,单机负载,哈哈:
  
 
posted on 2016-12-20 17:14 jinfeng_wang 阅读(76) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 2016-REDIS

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