缓存击穿问题分析
- - 数据库 - ITeye博客缓存一般作为RDS的前置组件，将常用的资源缓存，用来减少RDS的读取压力，也是诸多系统常用的一种方案，如果允许访问缓存失败直接访问数据库，然后再将数据回写到缓存中，那么就会存在缓存击穿的问题，. 缓存击穿：缓存中的数据未被命中，进而请求直接对数据库进行查询，当大量的类似查询瞬间出现，就会出现数据库的压力爆炸甚至引起数据库的雪崩，本质就是一种缓存失效引发的极端问题.
缓存击穿问题分析
标签：
缓存
问题
分析
| 发表时间：2017-12-26 14:54 | 作者：ludizhang
出处：http://www.iteye.com
缓存一般作为RDS的前置组件，将常用的资源缓存，用来减少RDS的读取压力，也是诸多系统常用的一种方案，如果允许访问缓存失败直接访问数据库，然后再将数据回写到缓存中，那么就会存在缓存击穿的问题，
缓存击穿：缓存中的数据未被命中，进而请求直接对数据库进行查询，当大量的类似查询瞬间出现，就会出现数据库的压力爆炸甚至引起数据库的雪崩，本质就是一种缓存失效引发的极端问题
如何应对这种情况？
在很多面试过程中碰到这样的问题，给出答案：不给缓存击穿的机会
首先不允许跨过缓存直接访问数据库，在缓存中及认为数据可以被访问，否则则认为访问的数据不存在，
接下来就是RDS和缓存的同步问题，保证数据最终会呈现给用户，但是有延迟，功能的延迟和系统雪崩的风险选择，个人比较倾向于后者，
这种方案将数据的查询完全依赖缓存，一旦缓存挂掉，基本系统也就over了，这就依赖缓存的高可用部署了，采用集群或者多集群的方式，提高系统的可用性，剩下的就是和RDS一样的问题，比如防攻击，数据切片等
另外还有一种方案，加锁的方式，对于同一个key进行枷锁，当key 不命中的时候，需要去数据库中去查询然后回写到缓存中，查询已经回写的操作进行加锁，粗暴一点 可以用synchronized直接加锁，最坏的情况，jvm中，某个key的请求的请求 全部block，另外可以用分布式锁的方案，当发现key不命中时向redis中添加一个lock_key，添加方式使用setnx指令，这样同一个key的请求只有一个成功，设置成功的请求，进行查询回写操作，设置失败的请求，建议直接进行返回，不要等待，比较一个服务器的连接数是有限制的，如果太多请求等待的话 会影响其他的正常业务
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缓存击穿：缓存中的数据未被命中，进而请求直接对数据库进行查询，当大量的类似查询瞬间出现，就会出现数据库的压力爆炸甚至引起数据库的雪崩，本质就是一种缓存失效引发的极端问题
如何应对这种情况？
在很多面试过程中碰到这样的问题，给出答案：不给缓存击穿的机会
首先不允许跨过缓存直接访问数据库，在缓存中及认为数据可以被访问，否则则认为访问的数据不存在，
接下来就是RDS和缓存的同步问题，保证数据最终会呈现给用户，但是有延迟，功能的延迟和系统雪崩的风险选择，个人比较倾向于后者，
这种方案将数据的查询完全依赖缓存，一旦缓存挂掉，基本系统也就over了，这就依赖缓存的高可用部署了，采用集群或者多集群的方式，提高系统的可用性，剩下的就是和RDS一样的问题，比如防攻击，数据切片等
另外还有一种方案，加锁的方式，对于同一个key进行枷锁，当key 不命中的时候，需要去数据库中去查询然后回写到缓存中，查询已经回写的操作进行加锁，粗暴一点 可以用synchronized直接加锁，最坏的情况，jvm中，某个key的请求的请求 全部block，另外可以用分布式锁的方案，当发现key不命中时向redis中添加一个lock_key，添加方式使用setnx指令，这样同一个key的请求只有一个成功，设置成功的请求，进行查询回写操作，设置失败的请求，建议直接进行返回，不要等待，比较一个服务器的连接数是有限制的，如果太多请求等待的话 会影响其他的正常业务
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