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  • 缓存更新

    2019-03-20 21:54:37
    试想,两个更新操作,一个更新数据库为A,但还没来的及更新缓存,另一个更新数据库为B,又更新缓存值为B,这时候第一个更新操作才更新缓存为A,那样数据库值为B,缓存值为A,数据不一致。    先更新缓存,再更新...

    先更新数据库,再更新缓存
      首先这个逻辑是有问题的。试想,两个更新操作,一个更新数据库为A,但还没来的及更新缓存,另一个更新数据库为B,又更新了缓存值为B,这时候第一个更新操作才更新缓存为A,那样数据库值为B,缓存值为A,数据不一致。

      
    先更新缓存,再更新数据库
      这个流程跟上面很类似,出现的问题也很类似。两个更新操作,一个更新缓存为A,但还没来的及更新数据库,另一个更新缓存为B,又更新了数据库为B,这时候第一个更新操作才更新数据库为A,那样数据库值为A,缓存值为B,数据不一致。

      
    先删除缓存,再更新数据库
      这个逻辑也是错误的。两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。

      
    先更新数据库,再删除缓存(Cache-Aside pattern)
      来看下有没有问题,一个是查询操作,一个是更新操作的并发,首先,没有了删除cache数据的操作了,而是先更新了数据库中的数据,此时,缓存依然有效,所以,并发的查询操作拿的是没有更新的数据,但是,更新操作马上删除缓存,后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来。而不会像上面一样产生的问题,后续的查询操作一直都在取老的数据。
      为什么不是写完数据库后更新缓存?主要是怕两个并发的写操作导致脏数据。
      那么,是不是这个就不会有并发问题了?不是的,比如,一个是读操作,但是没有命中缓存,然后就到数据库中取数据,此时来了一个写操作,写完数据库后,删除缓存,然后,之前的那个读操作再把老的数据放进去,所以,会造成脏数据。
      但,这个case理论上会出现,不过,实际上出现的概率可能非常低,因为这个条件需要发生在读缓存时缓存失效,而且并发着有一个写操作。而实际上数据库的写操作会比读操作慢得多,而且还要锁表,而读操作必需在写操作前进入数据库操作,而又要晚于写操作更新缓存,所有的这些条件都具备的概率基本并不大。

      上面先更新数据库,再删除缓存的策略中,因为要删除缓存,但如果缓存删除失败,就会导致数据库与缓存不一致。这个问题怎么办?一般可以用消息队列解决。
      如果删除缓存失败,发送消息投递到消息中间件中,进入消息队列。这样就保证了即使删除消息失败,也会重试。
      但是,这个方案有个问题,就是和应用服务的业务代码耦合的比较厉害。代码业务不清晰。那有没有别的方案呢,对业务没有侵入呢?可以利用了mysql的底层机制,binlog日志进行删除缓存,这样就不需要和业务关联,删除缓存服务是独立的。可以利用阿里开源的canal去操作。

      关于先更新数据库,再删除缓存的策略,再来看一下另一个场景,数据库的读写分离的场景。写请求在一个库,读请求在另一个库。读写分离时,库与库之间会存在数据延迟,因为存在数据同步。
      那再回顾一下更新流程,就会发现有问题,因为请求B更新数据在主库上面,请求A去读取数据时是另一个库。比如一个请求更新数据库值为A,删除缓存,另一个请求查询值为旧值B,(读库数据还没有同步),然后更新到缓存为B。这样就导致不一致,这个场景是经常出现的。那如何处理呢?
      
      可以不可以这样?预留数据库主从复制的同步时间,将删缓存的操作改为更新缓存并设置这个缓存的失效时间为一个“经验主从同步时间(500ms?)”,这个超时时间比正常的超时时间要短。
      来验证一下,之前提到了先更新数据库,再更新缓存可能存在的问题,那这边更新缓存并重设短的失效时间会导致一样的问题吗?两个更新操作,一个更新数据库为A,但还没来的及操作缓存,另一个更新数据库为B,又更新了缓存值为B,并设置了一个短的超时时间,这时候第一个更新操作才更新缓存为A并设置了一个短的超时时间,而此时数据库值是B,这的确会有短暂的不一致性问题,但是缓存会很快失效后,马上会更新值为B,所以还是可以保证最终一致性。



    读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题。
    不管是先写数据库,再删除缓存;还是先删除缓存,再写库,都有可能出现数据不一致的情况。举个例子:

    • 如果删除了缓存Redis,还没有来得及写库MySQL,另一个线程就来读取,发现缓存为空,则去数据库中读取数据写入缓存,此时缓存中为脏数据。
    • 如果先写了库,在删除缓存前,写库的线程宕机了,没有删除掉缓存,则也会出现数据不一致情况。

    因为写和读是并发的,没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。如何解决?

    所以结合前面例子的两种删除情况,可以考虑前后双删加懒加载模式。那么什么是懒加载?就是当业务读取数据的时候再从存储层加载的模式,而不是更新后主动刷新。

    延迟双删

    在写库前后都进行redis.del(key)操作,并且第二次删除通过延迟的方式进行。
    方案一(一种思路,不严谨)具体步骤是:
    1)先删除缓存;
    2)再写数据库;
    3)休眠500毫秒(根据具体的业务时间来定);
    4)再次删除缓存。

    那么,这个500毫秒怎么确定的,具体该休眠多久呢?需要评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时。这么做的目的,就是确保读请求结束,写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。当然,这种策略还要考虑 redis 和数据库主从同步的耗时。最后的写数据的休眠时间:则在读数据业务逻辑的耗时的基础上,加上几百ms即可。比如:休眠1秒。

    方案二,异步延迟删除:
    1)先删除缓存;
    2)再写数据库;
    3)触发异步写人串行化mq(也可以采取一种key+version的分布式锁);
    4)mq接受再次删除缓存。

    异步删除对线上业务无影响,串行化处理保障并发情况下正确删除。

    为什么要双删?
    db更新分为两个阶段,更新前及更新后,更新前的删除很容易理解,在db更新的过程中由于读取的操作存在并发可能,会出现缓存重新写入数据,这时就需要更新后的删除。

    双删失败如何处理?
    1、设置缓存过期时间

    从理论上来说,给缓存设置过期时间,是保证最终一致性的解决方案。所有的写操作以数据库为准,只要到达缓存过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。
    结合双删策略+缓存超时设置,这样最差的情况就是在超时时间内数据存在不一致。

    2、重试方案
    重试方案有两种实现,一种在业务层做,另外一种实现中间件负责处理。

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  • 》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。 一、缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未...

    前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快!》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。

    一、缓存雪崩

    缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。

    缓存正常从Redis中获取,示意图如下:

    这里写图片描述

    缓存失效瞬间示意图如下:

    这里写图片描述

    缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。还有一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

    以下简单介绍两种实现方式的伪代码:

    (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下:

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
        String lockKey = cacheKey;
    
        String cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        } else {
            synchronized(lockKey) {
                cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
                if (cacheValue != null) {
                    return cacheValue;
                } else {
    	            //这里一般是sql查询数据
                    cacheValue = GetProductListFromDB(); 
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
                }
            }
            return cacheValue;
        }
    }
    

    加锁排队只是为了减轻数据库的压力,并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法!

    注意:加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题,有可能还要解决分布式锁的问题;线程还会被阻塞,用户体验很差!因此,在真正的高并发场景下很少使用!

    (2)还有一个解决办法解决方案是:给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存,实例伪代码如下:

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
        //缓存标记
        String cacheSign = cacheKey + "_sign";
    
        String sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
        //获取缓存值
        String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (sign != null) {
            return cacheValue; //未过期,直接返回
        } else {
            CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
            ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) -> {
    			//这里一般是 sql查询数据
                cacheValue = GetProductListFromDB(); 
    	        //日期设缓存时间的2倍,用于脏读
    	        CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime * 2);                 
            });
            return cacheValue;
        }
    } 
    

    解释说明:

    1、缓存标记:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存;

    2、缓存数据:它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍,例:标记缓存时间30分钟,数据缓存设置为60分钟。 这样,当缓存标记key过期后,实际缓存还能把旧数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。

    关于缓存崩溃的解决方法,这里提出了三种方案:使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间,还有一各被称为“二级缓存”的解决方法,有兴趣的读者可以自行研究。

    二、缓存穿透

    缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。

    有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

    另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存,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!

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
    
        String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        }
    
        cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        } else {
            //数据库查询不到,为空
            cacheValue = GetProductListFromDB();
            if (cacheValue == null) {
                //如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来
                cacheValue = string.Empty;
            }
            CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            return cacheValue;
        }
    }
    

    把空结果,也给缓存起来,这样下次同样的请求就可以直接返回空了,即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。同时也可以单独设置个缓存区域存储空值,对要查询的key进行预先校验,然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。

    三、缓存预热

    缓存预热这个应该是一个比较常见的概念,相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解,缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

    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,可以在项目启动的时候自动进行加载;

    3、定时刷新缓存;

    四、缓存更新

    除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种:

    (1)定时去清理过期的缓存;

    (2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

    两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。

    五、缓存降级

    当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。

    降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

    在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:

    (1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

    (2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

    (3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

    (4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

    六、总结

    这些都是实际项目中,可能碰到的一些问题,也是面试的时候经常会被问到的知识点,实际上还有很多很多各种各样的问题,文中的解决方案,也不可能满足所有的场景,相对来说只是对该问题的入门解决方法。一般正式的业务场景往往要复杂的多,应用场景不同,方法和解决方案也不同,由于上述方案,考虑的问题并不是很全面,因此并不适用于正式的项目开发,但是可以作为概念理解入门,具体解决方案要根据实际情况来确定!


    参考文章:

    1、http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/6258797.html
    2、http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5884761.html
    3、http://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506

    在这里插入图片描述

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    缓存预热

    缓存预热,是指系统上线后,先将数据加载到缓存系统,手动或定时刷新。

    缓存更新

    缓存更新,是指根据需要定期或触发清理过期或不需要的缓存。

    缓存降级

    缓存降级,是为保证核心服务可用,使部分关键数据自动降级,同时也可避免缓存雪崩。

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  • 缓存更新策略

    2019-03-18 10:12:00
    之前面试,面试官问到了我了缓存更新的问题:更新数据库和更新缓存的逻辑是什么样的?当时我说的是:先失效缓存,然后再去更新数据库。当时我也说不出个子丑寅卯来,只怪自己用缓存只停留在表面阶段,没有太深挖原理...

    之前面试,面试官问到了我了缓存更新的问题:更新数据库和更新缓存的逻辑是什么样的?

    当时我说的是:先失效缓存,然后再去更新数据库。当时我也说不出个子丑寅卯来,只怪自己用缓存只停留在表面阶段,没有太深挖原理,没有去想缓存的更新策略(平常没接触到这方面),也没有取想缓存更新失败的各种情形。同一个坑不能掉进去两次,这次借这个机会好好梳理一下缓存这块的知识。


    缓存的基本概念和用法我就跳过,直接来看缓存的更新策略。

    缓存更新的策略有四种:

    • Cache aside
    • Read through
    • Write through
    • Write behind


    Cache Aside

    读数据时:应用先从 cache 中获取数据,没有拿到,则从数据库中获取数据,成功后在放回到缓存中。

    更新时:先把数据存到数据库中,成功后再让缓存失效。

    这个应该是大家经常用到的模式吧,尤其是在读负载很重的时候。而且在这种模式下,缓存层对于系统来说并不是必须的,缓存挂了,系统还可以直接和持久层交互。

    那么为啥叫 Cache Aside 呢?看下面这个图就知道了:

    image

    也就是 Cache 放在一边,应用可以同时跟缓存和数据库交互。

    这里来画一下流程图,分析一下各种情况下,会出现什么问题。

    image

    假设这两个逻辑分别都能原子的执行,那么这种方式是没有啥问题的。问题在于这两种逻辑往往都是并发执行的,这样以来,可能会存在如下的执行逻辑。

    image

    在这种情形之下,红色的箭头代表的是执行时间的先后顺序,并不表示它们在同一线程中执行的,这样看来,缓存中其实就存在脏数据了。

    有人会说,为啥不在更新数据库的时候,把缓存中的数据也一并修改了呢?

    在并发情况下其实也会造成脏数据的产生,因为这是两个写操作,除非你能保证这两个写操作能原子地执行,否则还是有问题:

    image

    这不是仍然有脏数据么?

    有一个问题就是读的时候写缓存好,还是更新的时候写缓存好?

    缓存中出现了脏数据怎么办?

    如何避免缓存中出现脏数据?


    Read/Write Through Pattern

    这种模式其实是将缓存服务作为主要的存储,应用的所有读写请求都是直接与缓存服务打交道,而不管最后端的数据库了,数据库的服务器由缓存服务来更新和维护。不过缓存中数据变更的时候是同步去更新数据库的,在应用眼中只有缓存服务。

    image

    这种策略的好处是出现脏数据的概率比较低,但是会对缓存强依赖,对缓存服务的稳定性要求较高。另外,增加缓存节点还会有初始状态空数据问题。

    Read Through 的 through 则是通过的意思:

    image

    Write Throught 也是如此:

    image

    Write Behind

    这个模式是 Read/Write Through 策略的变种,区别就是 Read/Write Through 模式的缓存写数据是同步的,而 Write Behind 模式的缓存操作数据库是异步的。

    这种模式的特点是速度快,效率非常高,但是数据的一致性比较差,可能会有数据丢失的情况,实现逻辑也较为复杂。

    image

    Write Behind 不是立即写库,而是异步的有延迟。这种设计对于写负担很重是很有帮助的。

    总结

    这里介绍了不同的缓存策略,以及它们各自的优劣势。在实际项目中,需要仔细评估一下你的目标,理解数据的访问模式,选择最合适的策略或者组合。

    转载于:https://www.cnblogs.com/tuhooo/p/10550603.html

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    千次阅读 2019-06-15 15:43:28
    缓存用于缓解后端db的压力,策略指的是更新缓存以及db的方式。 主要可以分为两个大类: 调用方主动更新缓存以及db: 这种是最最常见也是最最容易想到的方式。即调用端需要同时维护db和缓存的调用,调用端逻辑比较...

空空如也

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