概念

缓存穿透

在高并发下，查询一个不存在的值时，缓存不会被命中，导致大量请求直接落到数据库上，如活动系统里面查询一个不存在的活动。

缓存击穿

在高并发下，对一个特定的值进行查询，但是这个时候缓存正好过期了，缓存没有命中，导致大量请求直接落到数据库上，如活动系统里面查询活动信息，但是在活动进行过程中活动缓存突然过期了。

缓存雪崩

在高并发下，大量的缓存 key 在同一时间失效，导致大量的请求落到数据库上，如活动系统里面同时进行着非常多的活动，但是在某个时间点所有的活动缓存全部过期。

常见解决方案

• 直接缓存 NULL 值
• 限流
• 缓存预热
• 分级缓存
• 缓存永远不过期

layering-cache 实践

在 layering-cache 里面结合了缓存 NULL 值，缓存预热，限流、分级缓存和间接的实现 ” 永不过期 ” 等几种方案来应对缓存穿透、击穿和雪崩问题。

直接缓存 NULL 值

应对缓存穿透最有效的方法是直接缓存 NULL 值，但是缓存 NULL 的时间不能太长，否则 NULL 数据长时间得不到更新，也不能太短，否则达不到防止缓存击穿的效果。

我在 layering-cache 对 NULL 值进行了特殊处理，一级缓存不允许存 NULL 值，二级缓存可以配置缓存是否允许存 NULL 值，如果配置可以允许存 NULL 值，框架还支持配置缓存非空值和 NULL 值之间的过期时间倍率，这使得我们能精准的控制每一个缓存的 NULL 值过期时间，控制粒度非常细。当 NULL 缓存过期我还可以使用限流，缓存预热等手段来防止穿透。

示例：

@Cacheable(value = "people", key = "#person.id", depict = "用户信息缓存",        firstCache = @FirstCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.MINUTES),        secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.HOURS,                isAllowNullValue = true, magnification = 10))public Person findOne(Person person) {Person p = personRepository.findOne(Example.of(person));    logger.info("为 id、key 为:" + p.getId() + "数据做了缓存");    return p;}

在这个例子里面 isAllowNullValue = true 表示允许缓存 NULL 值，magnification = 10 表示 NULL 值和非 NULL 值之间的时间倍率是 10，也就是说当缓存值为 NULL 时，二级缓存的有效时间将是 1 个小时。

限流

应对缓存穿透的常用方法之一是限流，常见的限流算法有滑动窗口，令牌桶算法和漏桶算法，或者直接使用队列、加锁等，在 layering-cache 里面我主要使用分布式锁来做限流。

layering-cache 数据读取流程：

下面是读取数据的核心代码：

private <T> T executeCacheMethod(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader) {Lock redisLock = new Lock(redisTemplate, redisCacheKey.getKey() + "_sync_lock");    // 同一个线程循环 20 次查询缓存，每次等待 20 毫秒，如果还是没有数据直接去执行被缓存的方法    for (int i = 0; i < RETRY_COUNT; i++) {try {            // 先取缓存，如果有直接返回，没有再去做拿锁操作            Object result = redisTemplate.opsForValue().get(redisCacheKey.getKey());            if (result != null) {logger.debug("redis 缓存 key= {} 获取到锁后查询查询缓存命中，不需要执行被缓存的方法", redisCacheKey.getKey());                return (T) fromStoreValue(result);            }            // 获取分布式锁去后台查询数据            if (redisLock.lock()) {T t = loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, true);                logger.debug("redis 缓存 key= {} 从数据库获取数据完毕，唤醒所有等待线程", redisCacheKey.getKey());                // 唤醒线程                container.signalAll(redisCacheKey.getKey());                return t;            }            // 线程等待            logger.debug("redis 缓存 key= {} 从数据库获取数据未获取到锁，进入等待状态，等待 {} 毫秒", redisCacheKey.getKey(), WAIT_TIME);            container.await(redisCacheKey.getKey(), WAIT_TIME);        } catch (Exception e) {container.signalAll(redisCacheKey.getKey());            throw new LoaderCacheValueException(redisCacheKey.getKey(), e);        } finally {redisLock.unlock();        }    }    logger.debug("redis 缓存 key={} 等待 {} 次，共 {} 毫秒，任未获取到缓存，直接去执行被缓存的方法", redisCacheKey.getKey(), RETRY_COUNT, RETRY_COUNT * WAIT_TIME, WAIT_TIME);    return loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, true);}

当需要加载缓存的时候，需要获取到锁才有权限到后台去加载缓存数据，否则就会等待（同一个线程循环 20 次查询缓存，每次等待 20 毫秒，如果还是没有数据直接去执行被缓存的方法，这个主要是为了防止获取到锁并且去加载缓存的线程出问题，没有返回而导致死锁）。当获取到锁的线程执行完成会将获取到的数据放到缓存中，并且唤醒所有等待线程。

这里需要注意一下让线程等待一定不能用 Thread.sleep()，我在使用 Spring Redis Cache 的时候，我发现当并发达到 300 左右，缓存一旦过期就会引起死锁，原因是使用的是 sleep 方法来让没有获取到锁的线程等待，当等待的线程很多的时候会产生大量上下文切换，导致获取到锁的线程一直获取不到 cpu 的执行权，导致死锁。在 layering-cache 里面，我们使用的是 LockSupport.parkNanos 方法，它会释放 cpu 资源, 因为我们使用的是 redis 分布式锁，所以也不能使用 wait-notify 机制。

缓存预热

有效应对缓存的击穿和雪崩的方式之一是缓存预加载。

@Cacheable(value = "people", key = "#person.id", depict = "用户信息缓存",        firstCache = @FirstCache(expireTime = 10, timeUnit = TimeUnit.MINUTES),        secondaryCache = @SecondaryCache(expireTime = 10, preloadTime = 2,timeUnit = TimeUnit.HOURS,))public Person findOne(Person person) {Person p = personRepository.findOne(Example.of(person));    logger.info("为 id、key 为:" + p.getId() + "数据做了缓存");    return p;}

在 layering-cache 里面二级缓存会配置两个时间，expireTime 是缓存的过期时间，preloadTime 是缓存的刷新时间（预加载时间）。每次二级缓存被命中都会去检查缓存的过去时间是否小于刷新时间，如果小于就会开启一个异步线程预先去更新缓存，并将新的值放到缓存中，有效的保证了热点数据 **” 永不过期 ”**。这里预先更新缓存也是需要加锁的，并不是所有的线程都会落到库上刷新缓存，如果没有获取到锁就直接结束当前线程。

/** * 刷新缓存数据 */private <T> void refreshCache(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader, Object result) {Long ttl = redisTemplate.getExpire(redisCacheKey.getKey());    Long preload = preloadTime;    // 允许缓存 NULL 值，则自动刷新时间也要除以倍数    boolean flag = isAllowNullValues() && (result instanceof NullValue || result == null);    if (flag) {preload = preload / getMagnification();    }    if (null != ttl && ttl > 0 && TimeUnit.SECONDS.toMillis(ttl) <= preload) {// 判断是否需要强制刷新在开启刷新线程        if (!getForceRefresh()) {logger.debug("redis 缓存 key={} 软刷新缓存模式", redisCacheKey.getKey());            softRefresh(redisCacheKey);        } else {logger.debug("redis 缓存 key={} 强刷新缓存模式", redisCacheKey.getKey());            forceRefresh(redisCacheKey, valueLoader);        }    }

/** * 硬刷新（执行被缓存的方法）* * @param redisCacheKey {@link RedisCacheKey} * @param valueLoader   数据加载器 */private <T> void forceRefresh(RedisCacheKey redisCacheKey, Callable<T> valueLoader) {// 尽量少的去开启线程，因为线程池是有限的    ThreadTaskUtils.run(() -> {// 加一个分布式锁，只放一个请求去刷新缓存        Lock redisLock = new Lock(redisTemplate, redisCacheKey.getKey() + "_lock");        try {if (redisLock.lock()) {// 获取锁之后再判断一下过期时间，看是否需要加载数据                Long ttl = redisTemplate.getExpire(redisCacheKey.getKey());                if (null != ttl && ttl > 0 && TimeUnit.SECONDS.toMillis(ttl) <= preloadTime) {// 加载数据并放到缓存                    loaderAndPutValue(redisCacheKey, valueLoader, false);                }            }        } catch (Exception e) {logger.error(e.getMessage(), e);        } finally {redisLock.unlock();        }    });}

在缓存总量和并发量都很大的时候，这个时候缓存如果同时失效，缓存预热将是一个非常漫长的过程，就比如说服务重启或新上线一个新的缓存。这个时候我们可以采用切流的方式，让缓存慢慢预热，如开始切 10% 流量，观察没有异常后，再切 30% 流量，观察没有异常后，再切 60% 流量，然后全量。这种方式虽然有点繁琐，但是一旦遇到异常我们可以快速的切回流量，让风险可控。

总结

总体来说 layering-cache 在缓存穿透、击穿和雪崩上是以预防为主，补救为辅。而在应对缓存的这些问题上其实也没有一个完全完美的方案，只有最适合自己业务系统的方案。目前如果直接使用 layering-cache 缓存框架已经基本能应对大部分的缓存问题了。

这是关于缓存的问题，但是相信每一个程序员都清楚，当你在面试的过程中，只要涉及到缓存了，必定和一个技术脱不开关系，对，就是 Redis，

关于 Redis 我之前整理过一篇文章：第一次见到这么齐全的 redis 知识图谱，老大再也不用担心我的技术

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