缓存：穿透优化。

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-02-01 08:34 301阅读 0赞

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缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层，如上图所示整个过程分为如下3步：

*  缓存层不命中。
 *  存储层不命中，不将空结果写回缓存。
 *  返回空结果。

缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存保护后端存储的意义。  
缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。通常可以在程序中分别统计总调用数、缓存层命中数、存储层命中数，如果发现大量存储层空命中，可能就是出现了缓存穿透问题。

造成缓存穿透的基本原因有两个。

*  自身业务代码或者数据出现问题。
 *  一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。下面我们来看一下如何解决缓存穿透问题。

# 缓存空对象 #

如下图所示，当第2步存储层不命中后，仍然将空对象保留到缓存层中，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，这样就保护了后端数据源。

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缓存空对象会有两个问题：

*  空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
 *  缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

下面给出了缓存空对象的实现代码：

String get(String key) {
        // 从缓存中获取数据
        String cacheValue = cache.get(key);
        // 缓存为空
        if(StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
            // 从存储中获取
            String storageValue = storage.get(key);
            cache.set(key,storageValue);
            // 如果存储数据为空，需要设置一个过期时间（300秒）
            if(storageValue == null) {
                cache.expire(key, 60 * 5);
            }
            return storageValue;
        } else {
            // 缓存非空
            return cacheValue;
        }
    }

# 布隆过滤器拦截 #

如下图所示，在访问缓存层和存储层之前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，做第一层拦截。例如：一个推荐系统有4亿个用户id，每个小时算法工程师会根据每个用户之前历史行为计算出推荐数据放到存储层中，但是最新的用户由于没有历史行为，就会发生缓存穿透的行为，为此可以将所有推荐数据的用户做成布隆过滤器。如果布隆过滤器认为该用户id不存在，那么就不会访问存储层，在一定程度保护了存储层。

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有关布隆过滤器的相关知识，可以参考，http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom\_filter可以利用Redis的Bitmaps实现布隆过滤器，GitHub上已经开源了类似的方案，读者可以进行参考：https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter。  
这种方法适用于数据命中不高、数据相对固定、实时性低（通常是数据集较大）的应用场景，代码维护较为复杂，但是缓存空间占用少。

# 两种方案对比 #

前面介绍了缓存穿透问题的两种解决方法（实际上这个问题是一个开发问题，有很多解决方法），下面通过表从使用场景和维护成本两个方面对两种方案进行分析。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>解决缓存穿透</th> 
   <th>适用场景</th> 
   <th>维护成本</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>缓存空对象</td> 
   <td> <p>数据命中不高</p> <p>数据频繁变化实时性高</p> </td> 
   <td> <p>代码维护简单</p> <p>需要过多的缓存空间</p> <p>数据不一致</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>布隆过滤器</td> 
   <td> <p>数据命中不高</p> <p>数据相对固定实时性低</p> </td> 
   <td> <p>代码维护复杂</p> <p>缓存空间占用少</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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