【缓存】缓存雪崩与缓存穿透:高并发系统的隐形杀手
缓存雪崩与缓存穿透:高并发系统的隐形杀手
在高并发系统中,缓存是提升性能的重要手段。然而,缓存使用不当也会带来一系列问题,其中最常见的就是缓存雪崩和缓存穿透。这两个问题如果不加以解决,可能会导致系统崩溃,甚至引发严重的生产事故。本文将深入探讨缓存雪崩和缓存穿透的成因,并提供解决方案,最后用Java代码实现。
一、缓存雪崩
1.1 什么是缓存雪崩?
缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效,导致所有请求都直接打到数据库上,数据库瞬间承受巨大压力,甚至崩溃。
1.2 缓存雪崩的成因
- 缓存集中过期:缓存数据设置了相同的过期时间,导致大量缓存同时失效。
- 缓存服务器宕机:缓存服务器出现故障,无法提供服务。
1.3 解决方案
- 设置不同的过期时间:为缓存数据设置随机的过期时间,避免同时失效。
- 使用多级缓存:在本地缓存和分布式缓存之间增加一层缓存,减少直接访问数据库的压力。
- 缓存预热:在系统启动时,提前加载热点数据到缓存中。
- 限流降级:使用限流工具(如Sentinel)对数据库进行保护,防止数据库被压垮。
1.4 Java实现
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CacheAvalancheSolution {private static final int BASE_EXPIRE_TIME = 3600; // 基础过期时间private static final int RANDOM_RANGE = 600; // 随机范围public static void main(String[] args) {// 模拟缓存数据String cacheKey = "hot_data";String cacheValue = getDataFromCache(cacheKey);if (cacheValue == null) {// 缓存失效,重新加载cacheValue = getDataFromDB();setCacheWithRandomExpire(cacheKey, cacheValue);}System.out.println("Cache Value: " + cacheValue);}private static String getDataFromCache(String key) {// 模拟从缓存中获取数据return null; // 假设缓存失效}private static String getDataFromDB() {// 模拟从数据库中获取数据return "Data from DB";}private static void setCacheWithRandomExpire(String key, String value) {// 设置缓存,并添加随机过期时间int expireTime = BASE_EXPIRE_TIME + new Random().nextInt(RANDOM_RANGE);System.out.println("Set cache with expire time: " + expireTime + " seconds");// 实际项目中可以使用Redis等缓存工具}
}
二、缓存穿透
2.1 什么是缓存穿透?
缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存中没有该数据,请求直接打到数据库上。如果大量请求查询不存在的数据,数据库可能会被压垮。
2.2 缓存穿透的成因
- 恶意攻击:攻击者故意查询不存在的数据,导致数据库压力过大。
- 业务逻辑问题:业务代码中没有对查询参数进行校验,导致大量无效查询。
2.3 解决方案
- 布隆过滤器:使用布隆过滤器过滤掉不存在的数据,避免无效查询。
- 缓存空值:对于查询结果为空的请求,缓存一个空值,并设置较短的过期时间。
- 参数校验:在业务逻辑层面对查询参数进行校验,过滤掉无效请求。
2.4 Java实现
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;public class CachePenetrationSolution {private static BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 1000000, 0.01); // 布隆过滤器public static void main(String[] args) {// 模拟查询String queryKey = "non_existent_key";if (!bloomFilter.mightContain(queryKey)) {// 布隆过滤器判断不存在System.out.println("Data not exist in bloom filter");return;}String cacheValue = getDataFromCache(queryKey);if (cacheValue == null) {// 缓存失效,重新加载cacheValue = getDataFromDB(queryKey);if (cacheValue == null) {// 数据库中没有该数据,缓存空值setCacheWithShortExpire(queryKey, "NULL");} else {setCacheWithShortExpire(queryKey, cacheValue);}}System.out.println("Cache Value: " + cacheValue);}private static String getDataFromCache(String key) {// 模拟从缓存中获取数据return null; // 假设缓存失效}private static String getDataFromDB(String key) {// 模拟从数据库中获取数据return null; // 假设数据库中不存在该数据}private static void setCacheWithShortExpire(String key, String value) {// 设置缓存,并添加较短的过期时间System.out.println("Set cache with short expire time for key: " + key);// 实际项目中可以使用Redis等缓存工具}
}
三、总结
缓存雪崩和缓存穿透是高并发系统中常见的缓存问题,如果不加以解决,可能会导致系统崩溃。通过设置不同的过期时间、使用布隆过滤器、缓存空值等方法,可以有效避免这些问题。在实际项目中,我们需要根据业务场景选择合适的解决方案,确保系统的稳定性和高性能。
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