Web層緩存對于提高應用性能至關重要，它通過減少重復的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫查詢來加快響應時間。例如，如果一個用戶請求的數(shù)據(jù)已經(jīng)緩存，服務器可以直接從緩存中返回結(jié)果，避免了每次請求都進行復雜的計算或數(shù)據(jù)庫查詢。這不僅提高了應用的響應速度，還減輕了后端系統(tǒng)的負擔。

Redis是一個流行的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，常用于實現(xiàn)高效的緩存層。它支持各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如字符串、哈希、列表、集合等，能夠迅速存取數(shù)據(jù)。通過將常用的數(shù)據(jù)緩存到Redis中，應用可以大幅度降低數(shù)據(jù)庫負擔，同時提升用戶體驗。

緩存問題詳解

在本章中，我們將不深入探討Redis的基本緩存機制，而是專注于如何防范Redis失效可能帶來的不必要損失。我們將詳細討論緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩等問題的產(chǎn)生原因及其解決策略。讓我們開始深入了解這些內(nèi)容。

緩存穿透

緩存穿透指的是查詢一個根本不存在的數(shù)據(jù)時，緩存層和存儲層都未能命中。這種情況通常出于容錯考慮，如果存儲層未能找到數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通常不會將其寫入緩存層。結(jié)果就是每次請求不存在的數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)都需要直接訪問存儲層進行查詢，從而失去了緩存保護后端存儲的本質(zhì)意義。這不僅增加了存儲層的負擔，也降低了系統(tǒng)的整體性能。

造成緩存穿透的基本原因主要有兩個：

1. 自身業(yè)務代碼或數(shù)據(jù)問題：這類問題通常源于業(yè)務邏輯的缺陷或數(shù)據(jù)不一致。例如，如果業(yè)務代碼未能正確處理某些數(shù)據(jù)查詢，或數(shù)據(jù)源本身存在缺陷（如數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)錯誤等），可能導致請求的查詢始終無法在緩存或存儲層找到對應的數(shù)據(jù)。這種情況下，緩存層無法有效地存儲和返回查詢結(jié)果，從而導致每次請求都需要直接訪問存儲層。
2. 惡意攻擊或爬蟲行為：惡意攻擊者或自動化爬蟲可能會發(fā)起大量的請求，嘗試查詢大量不存在的數(shù)據(jù)。由于這些請求不斷打擊緩存和存儲層，造成大量的空命中（即查詢結(jié)果始終為空），不僅會消耗大量系統(tǒng)資源，還可能導致緩存層和存儲層的壓力顯著增加，從而影響系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。

解決方案——緩存空對象

解決緩存穿透的有效方案之一是緩存空對象。這種方法涉及在緩存層中存儲查詢結(jié)果為“空”的標記或?qū)ο?，以表明特定?shù)據(jù)不存在。通過這種方式，當后續(xù)請求查詢相同的數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)可以直接從緩存層獲取“空對象”，而不必重新訪問存儲層。這不僅減少了對存儲層的頻繁訪問，還提高了系統(tǒng)的整體性能和響應速度，從而有效緩解緩存穿透問題。

String get(String key) {
    // 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
    String cacheValue = cache.get(key);

    // 緩存命中
    if (cacheValue != null) {
        return cacheValue;
    }

    // 緩存未命中，從存儲中獲取數(shù)據(jù)
    String storageValue = storage.get(key);

    // 如果存儲中數(shù)據(jù)為空，則設置緩存并設定過期時間
    if (storageValue == null) {
        cache.set(key, "");  // 存儲空對象標記
        cache.expire(key, 60 * 5);  // 設置過期時間（300秒）
    } else {
        // 存儲中數(shù)據(jù)存在，則緩存該數(shù)據(jù)
        cache.set(key, storageValue);
    }

    return storageValue;
}

解決方案——布隆過濾器

對于惡意攻擊中通過請求大量不存在的數(shù)據(jù)造成的緩存穿透問題，可以使用布隆過濾器來進行初步過濾。布隆過濾器是一種空間效率極高的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它能有效地判斷一個元素是否可能存在于集合中。具體而言，當布隆過濾器表示某個值可能存在時，實際情況可能是該值存在，也可能是布隆過濾器的誤判；但當布隆過濾器表示某個值不存在時，則可以肯定該值確實不存在。

圖片

布隆過濾器是一種高效的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由一個大型位數(shù)組和多個獨立的無偏哈希函數(shù)組成。無偏哈希函數(shù)的特點是能夠?qū)⑤斎朐氐墓Ｖ稻鶆虻胤植嫉轿粩?shù)組中，減少哈希沖突。添加一個鍵（key）到布隆過濾器時，首先使用這些哈希函數(shù)對鍵進行哈希運算，每個哈希函數(shù)生成一個整數(shù)索引值。然后，這些索引值經(jīng)過對位數(shù)組長度的取模運算，確定在位數(shù)組中的具體位置。接著，將這些位置的值設置為1，標記該鍵的存在。

當查詢布隆過濾器中某個鍵（key）是否存在時，操作過程與添加鍵時類似。首先，使用多個哈希函數(shù)對鍵進行哈希運算，得到多個位置索引。然后，檢查這些索引對應的位數(shù)組位置。如果所有相關位置的值都是1，那么可以推測該鍵可能存在；否則，如果有任意一個位置的值為0，則可以確定該鍵一定不存在。值得注意的是，即使所有相關位置的值均為1，這也僅僅意味著該鍵“可能”存在，而不能絕對確認，因為這些位置可能已經(jīng)被其他鍵置為1。通過調(diào)整位數(shù)組的大小和哈希函數(shù)的數(shù)量，可以優(yōu)化布隆過濾器的性能，達到較好的準確性與效率平衡。

這種方法特別適用于數(shù)據(jù)命中率不高、數(shù)據(jù)集相對固定、對實時性要求不高的應用場景，尤其是在數(shù)據(jù)集較大時，布隆過濾器可以顯著減少緩存空間的占用。盡管布隆過濾器的實現(xiàn)可能會增加代碼維護的復雜度，但其帶來的內(nèi)存效率和查詢速度的優(yōu)勢通常值得投入。

布隆過濾器在這類場景中的有效性得益于其能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集而只占用較少的內(nèi)存空間。為了實現(xiàn)布隆過濾器，可以使用Redisson，這是一個支持分布式布隆過濾器的Java客戶端。要在項目中引入Redisson，可以添加以下依賴項：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.16.2</version> <!-- 請根據(jù)需要選擇合適的版本 -->
</dependency>

示例偽代碼：

package com.redisson;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class RedissonBloomFilter {

    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客戶端，連接到Redis服務器
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");

        // 創(chuàng)建Redisson客戶端
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 獲取布隆過濾器實例，名稱為 "nameList"
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("nameList");

        // 初始化布隆過濾器，預計元素數(shù)量為100,000,000，誤差率為3%
        bloomFilter.tryInit(100_000_000L, 0.03);

        // 將元素 "zhuge" 插入到布隆過濾器中
        bloomFilter.add("xiaoyu");

        // 查詢布隆過濾器，檢查元素是否存在
        System.out.println("Contains 'huahua': " + bloomFilter.contains("huahua")); // 應為 false
        System.out.println("Contains 'lin': " + bloomFilter.contains("lin")); // 應為 false
        System.out.println("Contains 'xiaoyu': " + bloomFilter.contains("xiaoyu")); // 應為 true

        // 關閉Redisson客戶端
        redisson.shutdown();
    }
}

使用布隆過濾器時，首先需要將所有預期的數(shù)據(jù)元素提前插入布隆過濾器中，以便它能夠通過其位數(shù)組結(jié)構(gòu)和哈希函數(shù)有效地檢測元素的存在性。在進行數(shù)據(jù)插入時，也必須實時更新布隆過濾器，以保證其數(shù)據(jù)的準確性。

以下是布隆過濾器緩存過濾的偽代碼示例，展示了如何在初始化和數(shù)據(jù)添加過程中操作布隆過濾器：

// 初始化布隆過濾器
RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("nameList");

// 設置布隆過濾器的期望元素數(shù)量和誤差率
bloomFilter.tryInit(100_000_000L, 0.03);

// 將所有數(shù)據(jù)插入布隆過濾器
void init(List<String> keys) {
    for (String key : keys) {
        bloomFilter.add(key);  
    }
}

// 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
String get(String key) {
    // 檢查布隆過濾器中是否存在 key
    if (!bloomFilter.contains(key)) {
        return ""; // 如果布隆過濾器中不存在，返回空字符串
    }

    // 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
    String cacheValue = cache.get(key);

    // 如果緩存值為空，則從存儲中獲取
    if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
        String storageValue = storage.get(key);
        if (storageValue != null) {
            cache.set(key, storageValue); // 存儲非空數(shù)據(jù)到緩存
        } else {
            cache.expire(key, 300); // 設置過期時間為300秒
        }
        return storageValue;
    } else {
        // 緩存值非空，直接返回
        return cacheValue;
    }
}

注意：布隆過濾器不能刪除數(shù)據(jù)，如果要刪除得重新初始化數(shù)據(jù)。

緩存失效(擊穿)

由于在同一時間大量緩存失效可能會導致大量請求同時穿透緩存，直接訪問數(shù)據(jù)庫，這種情況可能會導致數(shù)據(jù)庫瞬間承受過大的壓力，甚至可能引發(fā)數(shù)據(jù)庫崩潰。

解決方案——隨機過期時間

為了緩解這一問題，我們可以采取一種策略：在批量增加緩存時，將這一批數(shù)據(jù)的緩存過期時間設置為一個時間段內(nèi)的不同時間。具體來說，可以對每個緩存項設置不同的過期時間，這樣可以避免所有緩存項在同一時刻失效，從而減少瞬時請求對數(shù)據(jù)庫的沖擊。

以下是具體的示例偽代碼：

String get(String key) {
    // 從緩存中獲取數(shù)據(jù)
    String cacheValue = cache.get(key);

    // 如果緩存為空
    if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
        // 從存儲中獲取數(shù)據(jù)
        String storageValue = storage.get(key);
        
        // 如果存儲中的數(shù)據(jù)存在
        if (storageValue != null) {
            cache.set(key, storageValue);
            // 設置一個過期時間（300到600秒之間的隨機值）
            int expireTime = 300 + new Random().nextInt(301); // Random range: 300 to 600
            cache.expire(key, expireTime);
        } else {
            // 存儲中沒有數(shù)據(jù)時，設置緩存的默認過期時間（300秒）
            cache.expire(key, 300);
        }
        return storageValue;
    } else {
        // 返回緩存中的數(shù)據(jù)
        return cacheValue;
    }
}

緩存雪崩

緩存雪崩是指在緩存層出現(xiàn)故障或負載過高的情況下，導致大量請求直接涌向后端存儲層，從而引發(fā)存儲層的過載或宕機現(xiàn)象。通常，緩存層的作用是有效地承載和分擔請求流量，保護后端存儲層免受高并發(fā)請求的壓力。

然而，當緩存層由于某些原因無法繼續(xù)提供服務時，比如遇到超大并發(fā)的沖擊或者緩存設計不當（例如，訪問一個極大的緩存項 bigkey 導致緩存性能急劇下降），大量的請求將會轉(zhuǎn)發(fā)到存儲層。此時，存儲層的請求量會急劇增加，可能會導致存儲層也發(fā)生過載或宕機，從而引發(fā)系統(tǒng)級的故障。這種現(xiàn)象被稱為“緩存雪崩”。

解決方案

為了有效預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面著手：

1. 保證緩存層服務的高可用性：確保緩存層的高可用性是避免緩存雪崩的關鍵措施?？梢允褂萌?Redis Sentinel 或 Redis Cluster 等工具來實現(xiàn)緩存的高可用性。Redis Sentinel 提供自動故障轉(zhuǎn)移和監(jiān)控功能，可以在主節(jié)點出現(xiàn)問題時自動將從節(jié)點提升為新的主節(jié)點，從而保持服務的連續(xù)性。Redis Cluster 通過數(shù)據(jù)分片和節(jié)點間的復制，進一步提高了系統(tǒng)的可用性和擴展性。這樣，即使部分節(jié)點發(fā)生故障，系統(tǒng)仍能正常運行并繼續(xù)處理請求。
2. 依賴隔離組件進行限流、熔斷和降級：利用限流和熔斷機制來保護后端服務免受突發(fā)請求的沖擊，可以有效緩解緩存雪崩帶來的壓力。例如，使用 Sentinel 或 Hystrix 等限流和熔斷組件來實施流量控制和服務降級。針對不同類型的數(shù)據(jù)，可以采取不同的處理策略：

非核心數(shù)據(jù)：例如電商平臺中的商品屬性或用戶信息。如果緩存中的這些數(shù)據(jù)丟失，應用可以直接返回預定義的默認降級信息、空值或錯誤提示，而不是直接查詢后端存儲。這種方式可以減少對后端存儲的壓力，同時為用戶提供一些基本的反饋。

核心數(shù)據(jù)：例如電商平臺中的商品庫存。對于這些關鍵數(shù)據(jù)，仍然可以嘗試從緩存中查詢，如果緩存缺失，則通過數(shù)據(jù)庫讀取。這樣即使緩存不可用，核心數(shù)據(jù)的讀取仍可得到保證，避免了因緩存雪崩導致的系統(tǒng)功能喪失。

3. 提前演練和預案制定：在項目上線之前，進行充分的演練和測試，模擬緩存層宕機后的應用和后端負載情況，識別潛在問題并制定相應的預案。這包括模擬緩存失效、后端服務過載等情況，觀察系統(tǒng)表現(xiàn)，并根據(jù)測試結(jié)果調(diào)整系統(tǒng)配置和策略。通過這些演練，可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的弱點，并制定相應的應急措施，以應對實際生產(chǎn)環(huán)境中的突發(fā)情況。這不僅可以提升系統(tǒng)的魯棒性，還可以確保在緩存雪崩發(fā)生時，系統(tǒng)能夠迅速恢復正常運行。

通過綜合運用這些措施，可以顯著降低緩存雪崩帶來的風險，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

總結(jié)

Web層緩存顯著提高了應用性能，通過減少重復的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫查詢來加快響應時間。Redis作為高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，在實現(xiàn)緩存層中發(fā)揮了重要作用，它支持各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠迅速存取數(shù)據(jù)，從而減少數(shù)據(jù)庫負擔，提升用戶體驗。

然而，緩存機制也面臨挑戰(zhàn)，如緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩等問題。緩存穿透通過緩存空對象和布隆過濾器來解決，前者避免了每次查詢都訪問數(shù)據(jù)庫，后者有效減少了惡意請求的影響。緩存擊穿則通過設置隨機過期時間來緩解，這樣可以避免大量請求同時涌向數(shù)據(jù)庫。對于緩存雪崩，保證緩存層的高可用性、采用限流和熔斷機制，以及制定充分的預案是關鍵。

有效的緩存管理不僅提升了系統(tǒng)性能，還增強了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。了解并解決這些緩存問題，能確保系統(tǒng)在高并發(fā)環(huán)境下保持高效、穩(wěn)定的運行。精心設計和實施緩存策略是優(yōu)化應用性能的基礎，持續(xù)關注和調(diào)整這些策略可以幫助系統(tǒng)應對各種挑戰(zhàn)，保持良好的用戶體驗。