對緩存擊穿的一點思考

Redis JSON Java 數據結構 Memcached 技術 Java知音 2019-07-09

前言

緩存(內存 or Memcached or Redis.....)在互聯網項目中廣泛應用,本篇博客將討論下緩存擊穿這一個話題,涵蓋緩存擊穿的現象、解決的思路、以及通過代碼抽象方式來處理緩存擊穿。

什麼是緩存擊穿?


對緩存擊穿的一點思考


上面的代碼,是一個典型的寫法:當查詢的時候,先從Redis集群中取,如果沒有,那麼再從DB中查詢並設置到Redis集群中。

注意,在實際開發中,我們一般在緩存中,存儲的數據結構是JSON。(JDK提供的序列化方式效率稍微比JSON序列化低一些;而且JDK序列化非常嚴格,字段的增減,就很可能導致反序列失敗,而JSON這方面兼容性較好)

假設從DB中查詢需要2S,那麼顯然這段時間內過來的請求,在上述的代碼下,會全部走DB查詢,相當於緩存被直接穿透,這樣的現象就稱之為“緩存擊穿”!

避免緩存擊穿的思路分析

加synchronized?


對緩存擊穿的一點思考


如果synchronized加在方法上,使得查詢請求都得排隊,本來我們的本意是讓併發查詢走緩存。也就是現在synchronized的粒度太大了。

縮小synchronized的粒度?


對緩存擊穿的一點思考


上面代碼,在緩存有數據時,讓查詢緩存的請求不必排隊,減小了同步的粒度。但是,仍然沒有解決緩存擊穿的問題。

雖然,多個查詢DB的請求進行排隊,但是即便一個DB查詢請求完成並設置到緩存中,其他查詢DB的請求依然會繼續查詢DB!

synchronized+雙重檢查機制


對緩存擊穿的一點思考


通過synchronized+雙重檢查機制:

在同步塊中,繼續判斷檢查,保證不存在,才去查DB。

代碼抽象

發現沒有,其實我們處理緩存的代碼,除了具體的查詢DB邏輯外,其他都是模板化的。下面我們就來抽象下!

一個查詢DB的接口:

對緩存擊穿的一點思考

既然查詢具體的DB是由業務來決定的,那麼暴露這個接口讓業務去實現它。

一個模板:

對緩存擊穿的一點思考

Spring不是有很多Template類麼?我們也可以通過這種思想對代碼進行一個抽象,讓外界來決定具體的業務實現,而把模板步驟寫好。(有點類似AOP的概念)

改進後的代碼:


對緩存擊穿的一點思考


從這裡可以看出,我們並不關心緩存的數據從哪裡加載,而是交給具體的使用方,而且使用方在使用時再也不必關注緩存擊穿的問題,因為我們都給抽象了。

好了,到這裡,關於緩存擊穿就討論到這裡。

鏈接:jianshu.com/p/93767dac6b56

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