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缓存击穿问题

article 2025/1/20 22:39:05

缓存击穿发生在访问热点数据，大量请求访问同一个热点数据，当热点数据失效后同时去请求数据库，瞬间耗尽数据库资源，导致数据库无法使用。

解决方案：

1、使用同步锁或分布式锁控制。

2、热点数据永不过期。

3、缓存预热，分为提前预热、定时预热

4、降级处理

1. 什么是缓存击穿

缓存击穿是指当大量的请求同时访问某个热点数据，而该数据在缓存中失效或到期的瞬间，所有请求同时绕过缓存直接请求数据库，导致数据库瞬间负载过高，严重时可能导致数据库宕机或服务崩溃。

缓存击穿通常发生在以下场景：

某个热点数据有大量的请求，而这个数据正好在缓存中失效。
缓存失效后，所有请求同时到达数据库，导致数据库压力瞬间暴增。

2. 解决方案

2.1 使用同步锁或分布式锁控制

为了解决缓存失效后多个线程同时访问数据库的问题，可以通过加锁来控制访问。在数据失效时，只有一个线程能去数据库查询，其他线程等待这个线程将数据加载到缓存后，再从缓存读取数据。常见的两种锁机制有：

（1）单体架构下（单进程内）可以使用同步锁控制查询数据库的代码，只允许有一个线程去查询数据库，查询得到数据库存入缓存。

synchronized(obj){
  //查询数据库
  //存入缓存
}

（2）分布式架构下（多个进程之间）可以使用分布式锁进行控制。分布式锁确保同一时刻只有一个实例可以去数据库查询，其他实例等待查询结果。

// 获取分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
try {
    // 尝试加锁，最多等待100秒，加锁后自动解锁时间为30秒
    boolean isLocked = lock.tryLock(100, 30, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
    if (isLocked) {
          //查询数据库
          //存入缓存
    } else {
        System.out.println("获取锁失败，可能有其他线程持有锁");
    }
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 释放锁
    lock.unlock();
    System.out.println("释放锁...");
}

2.2 热点数据永不过期

对于一些非常重要且访问量大的数据，可以通过设置这些热点数据永不过期的方式，避免其从缓存中失效。这样的话，缓存击穿的问题就不会发生。

redisTemplate.opsForValue().set("hotData", value, Duration.ofDays(Long.MAX_VALUE));

需要注意的是，虽然设置了永不过期，但还是要设计相应的后台机制来手动更新缓存中的数据，以保持数据的及时性。

2.3 缓存预热

缓存预热是指在系统启动或缓存失效之前，提前将热点数据加载到缓存中，避免缓存失效时发生大量请求同时访问数据库的情况。缓存预热可以通过以下两种方式实现：

（1）提前预热：在系统上线前，提前将已知的热点数据加载到缓存中。通常可以通过后台程序或者脚本，预先将这些热点数据从数据库中查询出来并缓存。

@PostConstruct
public void preheatCache() {
    List<User> hotUsers = database.getHotUsers();  // 获取热点数据
    for (User user : hotUsers) {
        cache.put(user.getId(), user);  // 预热缓存
    }
}

（2）定时预热：对于某些数据可以设置定时任务，在缓存即将到期时，自动刷新缓存，避免缓存过期导致的击穿。

@Scheduled(fixedDelay = 60000)  // 每隔一分钟执行一次
public void refreshCache() {
    List<User> hotUsers = database.getHotUsers();
    for (User user : hotUsers) {
        cache.put(user.getId(), user);  // 更新缓存
    }
}

2.4 降级处理

当缓存失效并且数据库负载过高，系统可选择进行降级处理，避免继续增加数据库压力。这种策略可以通过以下方式实现：

返回默认值：当缓存和数据库都不可用时，返回一些默认的静态数据，或者告知用户系统繁忙稍后再试，避免对数据库造成更大压力。
限流：在缓存失效时，对某些重要的接口进行限流，只允许一部分请求通过，其余的请求返回降级响应。这样可以保护数据库不被大量请求压垮。

@Service
public class UserService {

    private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);  // 每秒最多允许10个请求

    public User getUserById(Long id) {
        if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
            return new User();  // 降级，返回默认值
        }

        User user = cache.get(id);
        if (user == null) {
            user = database.getUserById(id);
            cache.put(id, user);
        }
        return user;
    }
}

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