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JAVA 缓存击穿 缓存穿透 缓存雪崩 JAVA面试题之缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的三者区别

KnightHONG   2021-11-18 我要评论
想了解JAVA面试题之缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的三者区别的相关内容吗,KnightHONG在本文为您仔细讲解JAVA 缓存击穿 缓存穿透 缓存雪崩的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:JAVA缓存击穿,JAVA缓存穿透,JAVA缓存雪崩,下面大家一起来学习吧。

前端发起一个请求,经历过三次握手后连接到服务器,想要获取相应的数据,那么服务器接入了缓存中间件后,从接收到Request到最后的Response,到底是怎样的一个流程呢?以下探讨忽略掉参数校验等逻辑,直接讲最核心的链路。

调用链路 

一个请求Request过来,服务器首先和缓存中间件建立连接,传输对应key到缓存中间件中获取相对应的数据,服务器拿到返回的结果后,判断返回的结果是否有数据,如果有数据,则返回从缓存中拿到的结果。如果缓存中间件中没有数据,则建立数据库连接,访问数据库服务器,按照相应逻辑拿到返回结果,判断结果中是否有数据,如果有则返回对应数据,如果没有则按照业务场景要求,返回对应结果(一般为null或者new一个空对象)。

缓存击穿

含义:

​ 什么是缓存击穿?通俗的讲指的是缓存中没有数据,但数据库中有数据的场景。那为什么缓存中会没有数据呢?一般是由于设置了缓存时间导致缓存过期,所以没有数据。那缓存找不到数据去数据库查询就好了呀,为啥又叫击穿?是因为要查询这个key对应的数据是一个热点数据,并发访问的量大,同时去查询数据库,导致数据库压力骤增,严重会打崩数据库。

解决方案:

1、如果是不改变的数据,如一些常量值,则可以设置对应热点key永不过期。

2、加上互斥锁,防止同一台服务器同一时间有多个连接访问数据库。

// 伪代码
public class Main {
    // 双重检测锁
    public static String getHotData(String key) {
        // 先从缓存中间件获取对应热点key数据
        String response = redis.get(key);
        // 缓存没有数据
        if(Objects.isNull(response)) {
            // 保证一台服务器同一时间只有一个线程访问
            synchronized (Main.class) {
                // 假设A线程访问进synchronized里,线程B, C阻塞在synchronsized外面
                // 线程A退出synchronized后,线程B和C应该从redis中拿而不是再访问数据库
                response = redis.get(key);
                // 访问数据库 拿到数据后 写进redis中
                if(Objects.isNull(response)) {
                    response = loadDataFromMySQL(key);
                    redis.set(key, response);
                }
            }
        }
        return response;
    }
}

3、加上分布式锁,全局保证只有一个线程访问数据库。

// 伪代码
public class Main {

    // 分布式唯一key
    public static String getHotData(String key, int tryTime) throws InterruptedException {
        if(tryTime >= 4) {
            return "";
        }

        // 先从缓存中间件获取对应热点key数据
        String response = redis.get(key);
        // 缓存没有数据
        if(Objects.isNull(response)) {
            // 保证整个服务集群同一时间只有一个线程访问
            if (redis.tryLock()) {
                try {
                    // 访问数据库 拿到数据后 写进redis中
                    if(Objects.isNull(response)) {
                        response = loadDataFromMySQL(key);
                        redis.set(key, response);
                    }
                } finally {
                    redis.unlock();
                }
            } else {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
                getHotData(key, tryTime + 1);
            }
        }

        return response;
    }
}

缓存穿透

含义:

缓存穿透指的是缓存中间件和数据库都没有对应的数据,但是不断接收到请求获取该key的数据,导致数据库压力过大,甚至崩溃。

解决方案:

1、访问数据库也拿不到数据后,可以按照具体业务要求,在缓存层加上一个该key的值,设置一个过期时间,比如10s或者1min等。那为什么不设不过期呢?第一个是说因为该key可能有对应的业务含义,有可能只是该时间点还没有数据,所以不能设置不过期;第二个是说如果真的是恶意访问,那么可能过一段时间就没有类似请求,那么我们没有必要一直把该数据留在缓存里。

2、增加校验,如果是不符合预期的请求可以直接过滤,比如说缓存中存放了用户信息,对应的缓存key是和id有关系,那么如果你的id都是大于等于0的,对于小于0的id可以直接做过滤。

@Controller
public class Controller {
	@RequestMapping(value="/test")
	public String printHello(Integer id) {
        if(Objects.isNull(id) || id < 0) {
            return null;
        }
	
        // 处理对应逻辑
	}
}

缓存雪崩

含义:

缓存雪崩指的是在同一个时间点,缓存中的大批量数据过期,并且还都是热点数据,导致同一时间并发压力都打到了数据库中,导致数据库压力骤增,甚至宕机。有的人就会问了,这和缓存击穿不是一个意思吗?缓存击穿指的是并发查询某条热点key数据,缓存雪崩指的是大批量。出现场景之一是在某些核心页面,该页面的内容都放入了缓存,并且都设置了同样的缓存时间。

解决方案:

1、最简单的就是设置热点数据不过期,但要结合对应业务场景来看。

2、在给每个热点key设置过期时间时,加上一个随机值,使得热点数据离散开来,不会同一时间大批量过期。

3、使用缓存击穿场景讲到的互斥锁、分布式锁。


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