主动防范缓存击穿，保障系统稳定运行

后端

2024-01-23 07:10:35

引言

对于后端开发工程师而言，缓存穿透问题是绕不开的坎。作为保障系统稳定运行的利器，缓存的合理应用可以显著提升系统性能。然而，当缓存系统遭遇缓存击穿时，则会让系统面临严峻考验。本文将深入解析缓存击穿成因，并提供切实可行的解决方案。

什么是缓存击穿

缓存击穿是指缓存中不存在某条数据，且该数据也无法从后端存储系统中获取的情况。当用户请求该数据时，缓存系统会直接绕过缓存，直接访问后端存储系统，导致后端存储系统压力骤增。

缓存击穿成因

缓存击穿一般是由以下原因造成的：

恶意攻击： 攻击者通过构造恶意请求，对不存在的缓存键进行大量访问，导致后端存储系统不堪重负。
热点数据过期： 当访问量极高的热点数据过期时，缓存系统会直接跳过缓存，访问后端存储系统，造成瞬间的流量激增。
后端存储系统故障： 如果后端存储系统出现故障，缓存系统无法获取数据，从而导致缓存击穿。

解决方案

为了有效防范缓存击穿，可以采取以下措施：

使用布隆过滤器： 布隆过滤器可以快速判断数据是否存在，即使在缓存中不存在，也能提前过滤掉无效请求，减轻后端存储系统压力。
设置空值缓存： 当缓存中不存在数据时，可以设置一个空值缓存，并在一定时间内将该空值返回给用户。这可以防止在短时间内对后端存储系统造成过大冲击。
采用分布式锁： 当某个缓存键不存在时，可以采用分布式锁机制，只允许一个线程去访问后端存储系统获取数据并更新缓存。
使用热点数据预热： 对于访问量极高的热点数据，可以提前将数据加载到缓存中，避免热点数据过期时造成缓存击穿。
监控缓存命中率： 定期监控缓存命中率，当命中率低于一定阈值时，及时采取措施，如增加缓存容量或优化缓存策略。

技术指南

对于技术指南，可以提供以下示例：

示例代码（Python）：

import redis
import time

# 使用布隆过滤器判断是否存在
bloom = redis.BloomFilter(key='bloomfilter', capacity=100000, error_rate=0.001)

# 获取缓存
def get_cache(key):
    cache = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    value = cache.get(key)
    if value is not None:
        return value.decode()
    else:
        return None

# 获取后端数据
def get_data_from_backend(key):
    # 从后端存储系统获取数据
    data = ...
    return data

# 设置空值缓存
def set_empty_cache(key):
    cache = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
    cache.setex(key, 10, '')

# 设置分布式锁
def acquire_lock(key):
    # 使用分布式锁机制
    lock = ...
    if lock.acquire():
        return True
    else:
        return False

# 释放分布式锁
def release_lock(key):
    # 释放分布式锁
    lock.release()

# 主逻辑
def main(key):
    # 判断是否存在
    if bloom.is_member(key):
        # 存在，从缓存获取
        value = get_cache(key)
        if value is not None:
            return value
    else:
        # 不存在
        # 尝试获取分布式锁
        if acquire_lock(key):
            try:
                # 获取后端数据
                data = get_data_from_backend(key)
                # 设置缓存
                set_cache(key, data)
            finally:
                # 释放分布式锁
                release_lock(key)
    # 设置空值缓存
    set_empty_cache(key)