华为技术架构师分享：高并发场景下缓存处理的一些思路

在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。

常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：

1.缓存和数据库之间数据一致性问题

常用于缓存处理的机制我总结为了以下几种：

首先来简单说说Cache aside的这种方式：

Cache Aside模式

这种模式处理缓存通常都是先从数据库缓存查询，如果缓存没有命中则从数据库中进行查找。

这里面会发生的三种情况如下：

缓存命中：

当查询的时候发现缓存存在，那么直接从缓存中提取。

缓存失效：

当缓存没有数据的时候，则从database里面读取源数据，再加入到cache里面去。

缓存更新：

当有新的写操作去修改database里面的数据时，需要在写操作完成之后，让cache里面对应的数据失效。

关于这种模式下依然会存在缺陷。比如，一个是读操作，但是没有命中缓存，然后就到数据库中取数据，此时来了一个写操作，写完数据库后，让缓存失效，然后，之前的那个读操作再把老的数据放进去，所以，会造成脏数据。

Facebook的大牛们也曾经就缓存处理这个问题发表过相关的论文，链接如下:

分布式环境中要想完全的保证数据一致性是一件极为困难的事情，我们只能够尽可能的减低这种数据不一致性问题产生的情况。

Read Through模式

Read Through模式是指应用程序始终从缓存中请求数据。 如果缓存没有数据，则它负责使用底层提供程序插件从数据库中检索数据。 检索数据后，缓存会自行更新并将数据返回给调用应用程序。使用Read Through 有一个好处。

我们总是使用key从缓存中检索数据, 调用的应用程序不知道数据库， 由存储方来负责自己的缓存处理，这使代码更具可读性， 代码更清晰。但是这也有相应的缺陷，开发人员需要给编写相关的程序插件，增加了开发的难度性。

Write Through模式

Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database。如果没有命中的话，就直接更新Cache里面的数据。

2.缓存穿透问题

在高并发的场景中，缓存穿透是一个经常都会遇到的问题。

什么是缓存穿透？

大量的请求在缓存中没有查询到指定的数据，因此需要从数据库中进行查询，造成缓存穿透。

会造成什么后果？

大量的请求短时间内涌入到database中进行查询会增加database的压力，最终导致database无法承载客户单请求的压力，出现宕机卡死等现象。

常用的解决方案通常有以下几类：

1.空值缓存

在某些特定的业务场景中，对于数据的查询可能会是空的，没有实际的存在，并且这类数据信息在短时间进行多次的反复查询也不会有变化，那么整个过程中，多次的请求数据库操作会显得有些多余。

不妨可以将这些空值（没有查询结果的数据）对应的key存储在缓存中，那么第二次查找的时候就不需要再次请求到database那么麻烦，只需要通过内存查询即可。这样的做法能够大大减少对于database的访问压力。

2.布隆过滤器

通常对于database里面的数据的key值可以预先存储在布隆过滤器里面去，然后先在布隆过滤器里面进行过滤，如果发现布隆过滤器中没有的话，就再去redis里面进行查询，如果redis中也没有数据的话，再去database查询。这样可以避免不存在的数据信息也去往存储库中进行查询情况。

什么是缓存雪崩？

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。

如何避免缓存雪崩问题？

1.使用加锁队列来应付这种问题。当有多个请求涌入的时候，当缓存失效的时候加入一把分布式锁，只允许抢锁成功的请求去库里面读取数据然后将其存入缓存中，再释放锁，让后续的读请求从缓存中取数据。但是这种做法有一定的弊端，过多的读请求线程堵塞，将机器内存占满，依然没有能够从根本上解决问题。

2.在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。

3.从缓存可用性的角度来思考，避免缓存出现单点故障的问题，可以结合使用 主从+哨兵的模式来搭建缓存架构，但是这种模式搭建的缓存架构有个弊端，就是无法进行缓存分片，存储缓存的数据量有限制，因此可以升级为Redis Cluster架构来进行优化处理。（需要结合企业实际的经济实力，毕竟Redis Cluster的搭建需要更多的机器）

4.Ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级,避免MySQL被打死。

使用 Ehcache本地缓存的目的也是考虑在 Redis Cluster 完全不可用的时候，Ehcache本地缓存还能够支撑一阵。

使用 Hystrix进行限流 &降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。

然后去调用我们自己开发的降级组件（降级），比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的 MySQL 不会被大量的请求给打死。

可以使端口利用率达到90%，而且可解决掉包的问题。

假设是接存储服务器的端口流量超过了90%。先在5700上面查看有没有mac地址漂移，也就是环路之类的。如果没有，可以在2700和3700的端口查看实时流量，最后在5700的下联的4个端口查看实时流量，加减算下。5700接3个存储服务器的3个口的实时流量是不是差不多的。如果是是差不多的，就说明是本来局域网内监控终端产生的流量太多了，可以考虑5700换成6700，用全万兆的方案。如果监控终端产生的流量明显小于交换机接存储服务器端口的流量，那就查下5700有接了哪些设备。流量是从哪些端口产生的。

包转发率，用来衡量网络设备转发数据能力的标准。交换机的包转发率标志了交换机转发数据包能力的大小。单位一般为pps(包每秒)。也可以这么说包转发速率是指交换机每秒可以转发多少百万个数据包(Mpps)，即交换机能同时转发的数据包的数量。包转发率以数据包为单位体现了交换机的交换能力。

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