文章目录
  1. 1. 如何应对缓存雪崩以及穿透问题?
    1. 1.1. 缓存雪崩
    2. 1.2. 缓存穿透
  2. 2. 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?
    1. 2.1. Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式
      1. 2.1.1. Cache Aside Pattern
      2. 2.1.2. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存呢?
    2. 2.2. 高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计
      1. 2.2.1. 最初级的缓存不一致问题以及解决方案
      2. 2.2.2. 比较复杂的数据不一致问题分析
      3. 2.2.3. 为什么上亿流量高并发场景下,缓存会出现这个问题?
      4. 2.2.4. 数据库与缓存更新与读取操作进行异步串行化
      5. 2.2.5. 高并发的场景下,该解决方案要注意的问题
  3. 3. redis的并发竞争问题该如何解决?
  4. 4. 生产环境中的redis是怎么部署的?

接上文

如何应对缓存雪崩以及穿透问题?

缓存雪崩

事前:redis高可用,主从+哨兵,redis cluster,避免全盘崩溃

事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免MySQL被打死

事后:redis持久化,快速恢复缓存数据

缓存穿透


如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式

最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern

Cache Aside Pattern

(1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应

(2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

为什么是删除缓存,而不是更新缓存呢?

原因很简单,很多时候,复杂点的缓存的场景,因为缓存有的时候,不简单是数据库中直接取出来的值

商品详情页的系统,修改库存,只是修改了某个表的某些字段,但是要真正把这个影响的最终的库存计算出来,可能还需要从其他表查询一些数据,然后进行一些复杂的运算,才能最终计算出

现在最新的库存是多少,然后才能将库存更新到缓存中去

比如可能更新了某个表的一个字段,然后其对应的缓存,是需要查询另外两个表的数据,并进行运算,才能计算出缓存最新的值的

更新缓存的代价是很高的

是不是说,每次修改数据库的时候,都一定要将其对应的缓存去跟新一份?也许有的场景是这样的,但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景,就不是这样了

如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表,那么这个缓存会被频繁的更新,频繁的更新缓存

但是问题在于,这个缓存到底会不会被频繁访问到???

举个例子,一个缓存涉及的表的字段,在1分钟内就修改了20次,或者是100次,那么缓存跟新20次,100次; 但是这个缓存在1分钟内就被读取了1次,有大量的冷数据

28法则,黄金法则,20%的数据,占用了80%的访问量

实际上,如果你只是删除缓存的话,那么1分钟内,这个缓存不过就重新计算一次而已,开销大幅度降低

每次数据过来,就只是删除缓存,然后修改数据库,如果这个缓存,在1分钟内只是被访问了1次,那么只有那1次,缓存是要被重新计算的,用缓存才去算缓存

其实删除缓存,而不是更新缓存,就是一个lazy计算的思想,不要每次都重新做复杂的计算,不管它会不会用到,而是让它到需要被使用的时候再重新计算

就像mybatis,hibernate,懒加载,思想

例如:查询一个部门,部门带了一个员工的list,没有必要说每次查询部门,都里面的1000个员工的数据也同时查出来啊

80%的情况,查这个部门,就只是要访问这个部门的信息就可以了

先查部门,同时要访问里面的员工,那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候,才会去数据库里面查询1000个员工

高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计

最初级的缓存不一致问题以及解决方案

问题:先修改数据库,再删除缓存,如果删除缓存失败了,那么会导致数据库中是新数据,缓存中是旧数据,数据出现不一致

解决思路

先删除缓存,再修改数据库,如果删除缓存成功了,如果修改数据库失败了,那么数据库中是旧数据,缓存中是空的,那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有,则读数据库中旧数据,然后更新到缓存中。

比较复杂的数据不一致问题分析

数据发生了变更,先删除了缓存,然后要去修改数据库,此时还没修改

一个请求过来,去读缓存,发现缓存空了,去查询数据库,查到了修改前的旧数据,放到了缓存中

数据变更的程序完成了数据库的修改,数据库和缓存中的数据不一样了

为什么上亿流量高并发场景下,缓存会出现这个问题?

只有在对一个数据在并发的进行读写的时候,才可能会出现这种问题

其实如果说你的并发量很低的话,特别是读并发很低,每天访问量就1万次,那么很少的情况下,会出现刚才描述的那种不一致的场景

但是问题是,如果每天的是上亿的流量,每秒并发读是几万,每秒只要有数据更新的请求,就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况

高并发了以后,问题是很多的

数据库与缓存更新与读取操作进行异步串行化

更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个jvm内部的队列中

读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个jvm内部的队列中

一个队列对应一个工作线程

每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行

这样的话,一个数据变更的操作,先执行,删除缓存,然后再去更新数据库,但是还没完成更新

此时如果一个读请求过来,读到了空的缓存,那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中,此时会在队列中积压,然后同步等待缓存更新完成

这里有一个优化点,一个队列中,其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的,因此可以做过滤,如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了,那么就不用再放个更新请求操作进去了,直接等待前面的更新操作请求完成即可

待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后,才会去执行下一个操作,也就是缓存更新的操作,此时会从数据库中读取最新的值,然后写入缓存中

如果请求还在等待时间范围内,不断轮询发现可以取到值了,那么就直接返回; 如果请求等待的时间超过一定时长,那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值

高并发的场景下,该解决方案要注意的问题

(1)读请求长时阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化,所以一定要注意读超时的问题,每个读请求必须在超时时间范围内返回

该解决方案,最大的风险点在于说,可能数据更新很频繁,导致队列中积压了大量更新操作在里面,然后读请求会发生大量的超时,最后导致大量的请求直接走数据库

务必通过一些模拟真实的测试,看看更新数据的频繁是怎样的

另外一点,因为一个队列中,可能会积压针对多个数据项的更新操作,因此需要根据自己的业务情况进行测试,可能需要部署多个服务,每个服务分摊一些数据的更新操作

如果一个内存队列里居然会挤压100个商品的库存修改操作,每隔库存修改操作要耗费10ms区完成,那么最后一个商品的读请求,可能等待10 * 100 = 1000ms = 1s后,才能得到数据

这个时候就导致读请求的长时阻塞

一定要做根据实际业务系统的运行情况,去进行一些压力测试,和模拟线上环境,去看看最繁忙的时候,内存队列可能会挤压多少更新操作,可能会导致最后一个更新操作对应的读请求,会hang多少时间,如果读请求在200ms返回,如果你计算过后,哪怕是最繁忙的时候,积压10个更新操作,最多等待200ms,那还可以的

如果一个内存队列可能积压的更新操作特别多,那么你就要加机器,让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据,那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少

其实根据之前的项目经验,一般来说数据的写频率是很低的,因此实际上正常来说,在队列中积压的更新操作应该是很少的

针对读高并发,读缓存架构的项目,一般写请求相对读来说,是非常非常少的,每秒的QPS能到几百就不错了

一秒,500的写操作,5份,每200ms,就100个写操作

单机器,20个内存队列,每个内存队列,可能就积压5个写操作,每个写操作性能测试后,一般在20ms左右就完成

那么针对每个内存队列中的数据的读请求,也就最多hang一会儿,200ms以内肯定能返回了

写QPS扩大10倍,但是经过刚才的测算,就知道,单机支撑写QPS几百没问题,那么就扩容机器,扩容10倍的机器,10台机器,每个机器20个队列,200个队列

大部分的情况下,应该是这样的,大量的读请求过来,都是直接走缓存取到数据的

少量情况下,可能遇到读跟数据更新冲突的情况,如上所述,那么此时更新操作如果先入队列,之后可能会瞬间来了对这个数据大量的读请求,但是因为做了去重的优化,所以也就一个更新缓存的操作跟在它后面

等数据更新完了,读请求触发的缓存更新操作也完成,然后临时等待的读请求全部可以读到缓存中的数据

(2)读请求并发量过高

这里还必须做好压力测试,确保恰巧碰上上述情况的时候,还有一个风险,就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时hang在服务上,看服务能不能抗的住,需要多少机器才能抗住最大的极限情况的峰值

但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新,缓存也不会同一时间失效,所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了,然后那些数据对应的读请求过来,并发量应该也不会特别大

按1:99的比例计算读和写的请求,每秒5万的读QPS,可能只有500次更新操作

如果一秒有500的写QPS,那么要测算好,可能写操作影响的数据有500条,这500条数据在缓存中失效后,可能导致多少读请求,发送读请求到库存服务来,要求更新缓存

一般来说,1:1,1:2,1:3,每秒钟有1000个读请求,会hang在库存服务上,每个读请求最多hang多少时间,200ms就会返回

在同一时间最多hang住的可能也就是单机200个读请求,同时hang住

单机hang200个读请求,还是ok的

1:20,每秒更新500条数据,这500秒数据对应的读请求,会有20 * 500 = 1万

1万个读请求全部hang在库存服务上,就死定了

(3)多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例,那么必须保证说,执行数据更新操作,以及执行缓存更新操作的请求,都通过nginx服务器路由到相同的服务实例上

(4)热点商品的路由问题,导致请求的倾斜

万一某个商品的读写请求特别高,全部打到相同的机器的相同的队列里面去了,可能造成某台机器的压力过大

就是说,因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存,然后才会导致读写并发,所以更新频率不是太高的话,这个问题的影响并不是特别大

但是的确可能某些机器的负载会高一些


redis的并发竞争问题该如何解决?

生产环境中的redis是怎么部署的?

你的redis是主从架构?集群架构?用了哪种集群方案?有没有做高可用保证?有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢复?线上redis给几个G的内存?设置了哪些参数?压测后你们redis集群承载多少QPS?

来个例子吧:

redis cluster,10台机器,5台机器部署了redis主实例,另外5台机器部署了redis的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒5万,5台机器最多是25万读写请求/s。

机器是什么配置?32G内存+8核CPU+1T磁盘,但是分配给redis进程的是10g内存,一般线上生产环境,redis的内存尽量不要超过10g,超过10g可能会有问题。

5台机器对外提供读写,一共有50g内存。

因为每个主实例都挂了一个从实例,所以是高可用的,任何一个主实例宕机,都会自动故障迁移,redis从实例会自动变成主实例继续提供读写服务

你往内存里写的是什么数据?每条数据的大小是多少?商品数据,每条数据是10kb。100条数据是1mb,10万条数据是1g。常驻内存的是200万条商品数据,占用内存是20g,仅仅不到总内存的50%。

目前高峰期每秒就是3500左右的请求量


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  1. 1. 如何应对缓存雪崩以及穿透问题?
    1. 1.1. 缓存雪崩
    2. 1.2. 缓存穿透
  2. 2. 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?
    1. 2.1. Cache Aside Pattern缓存+数据库读写模式
      1. 2.1.1. Cache Aside Pattern
      2. 2.1.2. 为什么是删除缓存,而不是更新缓存呢?
    2. 2.2. 高并发场景下的缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计
      1. 2.2.1. 最初级的缓存不一致问题以及解决方案
      2. 2.2.2. 比较复杂的数据不一致问题分析
      3. 2.2.3. 为什么上亿流量高并发场景下,缓存会出现这个问题?
      4. 2.2.4. 数据库与缓存更新与读取操作进行异步串行化
      5. 2.2.5. 高并发的场景下,该解决方案要注意的问题
  3. 3. redis的并发竞争问题该如何解决?
  4. 4. 生产环境中的redis是怎么部署的?