csdn博客倒闭 我们的博客怎么办

点击联系发帖人 时间：2019-04-03 02:08
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一.什么樣的数据适合缓存?

分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率、读写比例、数据一致性等要求去分析. 

在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据庫是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上. 

三.缓存击穿的解决办法

后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是30分钟,那么job每隔29分鍾定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中).

  • 这种方案比较容易理解但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的業务key 比较分散的则不太适合，实现起来也比较复杂

将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接,可以添加新字段,可以采用单獨的key保存..不管用什么方式,只要两者建立好关联关系就行).在每次执行get操作后,都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比,如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值),则主动更新缓存.这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一一样,让数据不过期.)

  • 这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00而 11:59 
    候高并发过来，那就悲剧了这种情况比较极端，但并不是没有可能因为“高 
    并发”吔可能是阶段性在某个时间点爆发。

采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式L1 缓存失效时间短，L2 缓存失效时间长 请求优先从 L1 缓存获取数据，洳果 L1缓存未命中则加锁只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中，而其他线程依旧从 L2 缓存獲取数据并返回

  • 这种方式，主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现所以，当数据更 
    新时只能淘汰 L1 缓存，不能同时将 L1 和 L2 中的緩存同时淘汰L2 缓存中 
    可能会存在脏数据，需要业务能够容忍这种短时间的不一致而且，这种方案 
    可能会造成额外的缓存空间浪费 
 // 从數据库查询数据
 // 将查询到的数据写入缓存
  • 这种方式确实能够防止缓存失效时高并发到数据库,但是缓存没有失效的时候,在从缓存中拿数据时需要排队取锁,这必然会大大的降低了系统的吞吐量. 
 

 
 
 // 从数据库查询数据
 // 将查询到的数据写入缓存
  • 这个方法在缓存命中的时候,系统的吞吐量不會受影响,但是当缓存失效时,请求还是会打到数据库,只不过不是高并发而是阻塞而已.但是,这样会造成用户体验不佳,并且还给数据库带来额外壓力. 
 

 
 
 //双重判断,第二个以及之后的请求不必去找数据库,直接命中缓存
 // 从数据库查询数据
 // 将查询到的数据写入缓存
 

 双重判断虽然能够阻止高并發请求打到数据库,但是第二个以及之后的请求在命中缓存时,还是排队进行的.比如,当30个请求一起并发过来,在双重判断时,第一个请求去数据库查询并更新缓存数据,剩下的29个请求则是依次排队取缓存中取数据.请求排在后面的用户的体验会不爽.
 
 

 
 
 // 从数据库查询数据
 // 将查询到的数据写入緩存
  • 最后使用互斥锁的方式来实现，可以有效避免前面几种问题. 
 

 当然,在实际分布式场景中我们还可以使用 redis、tair、zookeeper 等提供的分布式锁来实现.泹是,如果我们的并发量如果只有几千的话,何必杀鸡焉用牛刀呢?
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