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How to explain to my girlfriend what is cache penetration, cache breakdown, cache avalanche?

2022-08-11 10:33:00 【InfoQ】

周末在家面试,和候选人聊到Redis的问题,于是问了他一个问题：
你知道缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩吗？他们之间的区别是什么？分别怎么解决吗？

面试结束后,女朋友好像有很多问号,于是来问我.

null
null
null
null
null
null

缓存穿透

要把这个问题讲清楚,先举个例子.
一个女孩子去门店买口红,到了门店之后被告知她想要的那个色号已经没有了.于是她要求店员去问总部还有没有货.总部发现这个色号也没有了,于是女孩子就离开了.
过了一会另一个女孩子又来了,也想要购买同一个色号,店员就又总部问了一次.如此反复.
女孩子买口红不仅需要门店帮忙查询,还需要总部也进行盘货.类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做
缓存穿透
.
null
缓存穿透是指缓存服务器中没有缓存数据,数据库中也没有符合条件的数据,导致业务系统每次都绕过缓存服务器查询下游的数据库,缓存服务器完全失去了其应用的作用.
null
null
null
null

缓存空值

解决多次询问总部的方法比较简单,如果口红门店在帮第一个女孩子查询之后,就记录下来这个色号已经没有了,下次其他女孩再来问这个色号的时候,直接告诉她没货了.
这样就可以避免每次都惊动总部了.
在缓存中,之所以会发生穿透,就是因为缓存没有对那些不存在的值得Key缓存下来,从而导致每次查询都要请求到数据库.
那么我们就
可以为这些key对应的值设置为null并放到缓存中,这样再出现查询这个key 的请求的时候,直接返回null即可 .
但是还需要注意的就是需要有一个失效时间,因为如果不设置失效的话,如果哪天总部有货了,门店还是当做没货的话,就会影响销量了.

BloomFilter

很多时候,缓存穿透是因为有很多恶意流量的请求,这些请求可能随机生成很多Key来请求查询,这些肯定在缓存和数据库中都没有,那就很容易导致缓存穿透.
针对类似的情况,可以使用一个过滤器.
比如如果有一群人经常来门店问一些根本不存在的色号,比如五彩斑斓的黑,这些色号该品牌根本没生产过的话,店员就可以直接告诉顾客不存在就行了,也不需要惊动总部.
在缓存穿透防治上常用的技术是
布隆过滤器(Bloom Filter)
.
布隆过滤器是一种比较巧妙的概率性数据结构,它可以告诉你数据一定不存在或可能存在,相比Map、Set、List等传统数据结构它占用内存少、结构更高效.
对于缓存穿透,我们
可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中,用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截,一定不存在的数据就直接拦截返回了,从而避免下一步对数据库的压力.
null
null
null
null
缓存击穿
有一种比较特殊的情况,那就是如果某一个热门色号的口红刚好卖完了,这时候有很多顾客同时来咨询要购买这个色号,那么门店内的多个售货员可能分别给总部打电话咨询是否有存货.
或者如果有多家门店同时卖完了,那么总部接收到的咨询量就会剧增.类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做
缓存击穿
.
null
缓存击穿是指当某一key的缓存过期时大并发量的请求同时访问此key,瞬间击穿缓存服务器直接访问数据库,让数据库处于负载的情况.
null
null
null
null

异步定时更新

如果提前知道某一个色号比较畅销的话,那就可以定时的咨询总部是否还有存货,定时的更新库存情况就可以避免上面这种情况了.
在缓存处理上,同理,比如
某一个热点数据的过期时间是1小时,那么每59分钟,通过定时任务去更新这个热点key,并重新设置其过期时间.
互斥锁
还有一种解决办法,那就是如果很多顾客咨询的是同一个色号的口红,那么就先处理第一个用户的咨询,其他同样请求的顾客先排队等待.一直到店员从总部那里获取到最新的库存信息后,就可以安排其他人继续购买了.
在缓存处理上,通常使用一个互斥锁来解决缓存击穿的问题.简单来说就是当Redis中根据key获得的value值为空时,先锁上,然后从数据库加载,加载完毕,释放锁.若其他线程也在请求该key时,发现获取锁失败,则先阻塞.
null
null
null
null
null
缓存雪崩
如果门店内的多个色号的口红同时售罄了,并且门店在这个时间点刚好也不知道总部有没有库存了,这时候如果有大量顾客来到门店购物的话,就会有更多的咨询电话打到总部那里.
或者是门店突然出现问题了,不能提供服务了,很多顾客就可能自己打电话到总部咨询库存情况.类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做
缓存雪崩
.
null
缓存雪崩是指当大量缓存同时过期或缓存服务宕机,所有请求的都直接访问数据库,造成数据库高负载,影响性能,甚至数据库宕机.
null
null
null
null

不同的过期时间

为了避免缓存雪崩,门店可以考虑给不同的色号的口红预留不同的库存,并且采用不同的频率咨询总部库存情况,更新到门店中.这样就可以避免突然同一个时间点所有色号都售罄.
为了避免大量的缓存在同一时间过期,可以把不同的key过期时间设置成不同的, 并且通过定时刷新的方式更新过期时间.

集群

为了避免门店出问题导致大量顾客直接打电话到总部,可以考虑开更多的门店,将用户分流到多个店铺中.
类似的,
在缓存雪崩问题防治上面,一个比较典型的技术就是采用集群方式部署,使用集群可以避免服务单点故障.
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