25 | 过期缓存：如何防止缓存被流量打穿？
在高性能系统架构中，缓存机制是提升系统响应速度和吞吐量的关键手段之一。然而，随着系统访问量的增加，缓存的管理变得尤为复杂，其中“缓存被流量打穿”是一个常见且棘手的问题。缓存打穿，指的是在高并发场景下，当某个热点数据的缓存恰好过期，而此时又有大量请求并发访问该数据，导致这些请求全部穿透缓存直接访问数据库或后端服务，从而造成数据库负载激增，系统响应时间延长，甚至可能引发系统崩溃。本文将深入探讨过期缓存的成因、影响，以及多种有效的策略来防止缓存被流量打穿。
一、缓存打穿的成因与影响
成因分析：
- 缓存过期：最直接的原因是缓存中的数据已经到期，但后续请求仍然需要这些数据。
- 热点数据：对于系统中的热点数据，即使缓存过期，也会有大量请求尝试访问。
- 缓存击穿与缓存雪崩的连锁反应：缓存击穿指单一热点数据的缓存失效，而缓存雪崩则是大量缓存同时失效，两者都可能间接导致缓存打穿现象加剧。
- 缓存设计不合理：如缓存粒度过大、缓存过期时间设置不当等。
影响分析：
- 数据库压力剧增：大量请求直接冲击数据库，可能导致数据库负载过高，响应延迟。
- 系统性能下降：数据库响应慢会拖慢整个系统的响应速度，影响用户体验。
- 系统稳定性风险：在高并发下，数据库可能因压力过大而宕机，进而引发整个系统的服务不可用。
二、防止缓存打穿的策略
为了有效防止缓存打穿，可以从以下几个方面入手：
1. 合理设置缓存过期时间
- 动态调整过期时间：根据数据访问频率和重要性，动态调整缓存的过期时间。对于访问频繁的数据，可以适当延长其缓存时间。
- 分层缓存策略：设置多级缓存，每一级缓存的过期时间不同，形成时间上的缓冲，减少同时失效的可能性。
2. 缓存预热
- 系统启动预热：在系统启动或重启后，提前将热点数据加载到缓存中，避免在业务高峰时段因缓存未就绪而导致的性能问题。
- 定期预热：根据业务规律，定期将可能即将成为热点的数据预热到缓存中。
3. 缓存空值或默认值
- 缓存空结果：对于不存在的数据或查询结果为空的情况，也将其结果（空值或默认值）缓存起来，并设置较短的过期时间。这样，后续相同的查询请求可以直接从缓存中获取结果，避免对数据库的无效访问。
- 注意数据一致性：在使用缓存空结果时，需要确保当数据真正存在时，能够及时更新缓存中的空值或默认值。
4. 分布式锁或互斥锁
- 使用分布式锁：在高并发环境下，对于同一个热点数据的访问，可以通过分布式锁来控制只有一个线程或进程去查询数据库并更新缓存，其他线程或进程则等待锁释放后从缓存中获取数据。
- 实现细节：可以采用Redis、Zookeeper等分布式协调服务来实现分布式锁。需要注意的是，分布式锁的使用会增加系统的复杂性和开销，因此需要权衡其利弊。
5. 本地缓存与限流降级
- 本地缓存：在客户端或服务端使用本地缓存（如Guava Cache、Ehcache等），作为对远程缓存的一层补充。本地缓存响应速度快，但需注意数据一致性和内存管理。
- 限流与降级：对访问数据库的接口进行限流，限制每秒或每分钟的请求数，防止过多的请求冲击数据库。同时，在数据库压力过大时，可以对非核心功能进行降级处理，保障系统核心功能的稳定运行。
6. 监控与预警
- 实时监控：对缓存命中率、缓存过期情况、数据库负载等关键指标进行实时监控。
- 预警机制：设置合理的预警阈值，当指标超出阈值时及时发出预警，以便运维人员快速响应和处理。
三、案例分析与实践
案例一：电商平台商品详情页缓存优化
某电商平台在商品详情页展示时，大量依赖缓存来提高访问速度。针对商品信息缓存过期导致的缓存打穿问题，该平台采取了以下措施：
- 动态调整缓存过期时间：根据商品的销售量、浏览量等指标，动态调整商品信息的缓存过期时间。热销商品设置较长的缓存时间，减少缓存过期的频率。
- 缓存空结果：对于库存为0或已下架的商品，也将其结果缓存起来，避免每次查询都去数据库查找。
- 分布式锁保护：在更新商品信息时，使用Redis分布式锁来确保同一时间只有一个请求能更新缓存和数据库，防止数据不一致。
案例二：在线支付系统缓存策略
某在线支付系统为了提升支付请求的响应速度，对支付订单信息进行了缓存。面对支付订单信息缓存过期可能导致的缓存打穿问题，该系统采取了以下策略：
- 缓存预热：在系统上线前，通过模拟支付请求的方式，将可能的支付订单信息预热到缓存中。
- 限流与降级：对支付请求进行限流，防止因大量请求同时到达导致的数据库压力骤增。同时，在支付高峰期，对非核心功能（如支付结果查询）进行降级处理，优先保障支付功能的稳定。
- 实时监控与预警：对缓存命中率、数据库负载等关键指标进行实时监控，并设置预警阈值，以便在出现问题时及时响应和处理。
四、总结
缓存打穿是高性能系统设计中必须面对的一个挑战。通过合理设置缓存过期时间、缓存预热、缓存空值或默认值、使用分布式锁或互斥锁、结合本地缓存与限流降级策略，以及建立完善的监控与预警机制，我们可以有效地防止缓存被流量打穿，保障系统在高并发场景下的稳定性和性能。在实际应用中，还需要根据具体的业务场景和需求，灵活选择和调整这些策略，以达到最优的缓存效果。
