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分布式之缓存击穿
 
197 次浏览     评价:  
 2018-8-27
 
编辑推荐:
本文来自于cnblogs,主要介绍了什么是缓存击穿,解决方案:使用互斥锁,异步构建缓存,布隆过滤器等。

什么是缓存击穿

在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示

因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。

场景如下图所示:

我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。

解决方案

在这里我们给出三套解决方案,大家根据项目中的实际情况,选择使用.

讲下述三种方案前,我们先回忆下redis的setnx方法

SETNX key value

将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。

若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

可用版本:>= 1.0.0

时间复杂度: O(1)

返回值: 设置成功,返回 1。设置失败,返回 0 。

效果如下

redis> EXISTS job # job 不存在
(integer) 0
redis> SETNX job "programmer" # job 设置成功
(integer) 1
redis> SETNX job "code-farmer" # 尝试覆盖 job ,失败
(integer) 0
redis> GET job # 没有被覆盖
"programmer"

1、使用互斥锁

该方法是比较普遍的做法,即,在根据key获得的value值为空时,先锁上,再从数据库加载,加载完毕,释放锁。若其他线程发现获取锁失败,则睡眠50ms后重试。

至于锁的类型,单机环境用并发包的Lock类型就行,集群环境则使用分布式锁( redis的setnx)

集群环境的redis的代码如下所示:

String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
redis.expire(key_mutex, 3 * 60)
value = db.get(key);
redis.set(key, value);
redis.delete(key_mutex);
} else {
//其他线程休息50毫秒后重试
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
}

优点:

1.思路简单

2.保证一致性

缺点

1.代码复杂度增大

2.存在死锁的风险

2、异步构建缓存

在这种方案下,构建缓存采取异步策略,会从线程池中取线程来异步构建缓存,从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout,当timeout小于System.currentTimeMillis()时,则进行缓存更新,否则直接返回value值。

集群环境的redis代码如下所示:

String get(final String key) {
V v = redis.get(key);
String value = v.getValue();
long timeout = v.getTimeout();
if (v.timeout < = System.currentTimeMillis()) {
// 异步更新后台异常执行
threadPool.execute (new Runnable() {
public void run() {
String keyMutex = "mutex:" + key;
if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
redis. expire (keyMutex, 3 * 60);
String dbValue = db.get(key);
redis.set(key, dbValue);
redis.delete(keyMutex);
}
}
});
}
return value;
}

优点:

性价最佳,用户无需等待

缺点

无法保证缓存一致性

3、布隆过滤器

1、原理

布隆过滤器的巨大用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:

1.网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址

2.反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信)

3.缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆过滤器中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。

OK,接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理

其内部维护一个全为0的bit数组,需要说明的是,布隆过滤器有一个误判率的概念,误判率越低,则数组越长,所占空间越大。误判率越高则数组越小,所占的空间越小。

假设,根据误判率,我们生成一个10位的bit数组,以及2个hash函数(f1,f2 ),如下图所示(生成的数组的位数和hash函数的数量,我们不用去关心是如何生成的,有数学论文进行过专业的证明)。

假设输入集合为(N1,N2 ),经过计算f1(N1)得到的数值得为2,f2(N1) 得到的数值为5,则将数组下标为2和下表为5的位置置为1,如下图所示

同理,经过计算f1(N2) 得到的数值得为3,f2(N2) 得到的数值为6,则将数组下标为3和下表为6的位置置为1,如下图所示

这个时候,我们有第三个数N3 ,我们判断N3在不在集合(N1,N2)中,就进行f1(N3),f2(N3) 的计算

1.若值恰巧都位于上图的红色位置中,我们则认为,N3 在集合(N1,N2 )中

2.若值有一个不位于上图的红色位置中,我们则认为,N3 不在集合(N1,N2)中

以上就是布隆过滤器的计算原理,下面我们进行性能测试,

2、性能测试

代码如下:

(1)新建一个maven工程,引入guava包

<dependencies>
<dependency>
<groupId> com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>22.0</version>
</dependency>
</dependencies>

(2)测试一个元素是否属于一个百万元素集合所需耗时

package bloomfilter;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import java.nio.charset.Charset;
public class Test {
private static int size = 1000000;


private static BloomFilter <Integer> bloomFilter = BloomFilter .create(Funnels.integerFunnel(), size);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
long startTime = System.nanoTime(); // 获取开始时间
//判断这一百万个数中是否包含29999这个数
if (bloomFilter.mightContain(29999)) {
System.out.println("命中了");
}
long endTime = System.nanoTime(); // 获取结束时间
System.out.println("程序运行时间: " + (endTime - startTime) + "纳秒");
}
}

输出如下所示

命中了
程序运行时间: 219386纳秒

也就是说,判断一个数是否属于一个百万级别的集合,只要0.219ms就可以完成,性能极佳。

(3)误判率的一些概念

首先,我们先不对误判率做显示的设置,进行一个测试,代码如下所示

package bloomfilter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;


public class Test {
private static int size = 1000000;
private static BloomFilter <Integer> bloomFilter = BloomFilter .create(Funnels.integerFunnel(), size);


public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000);
//故意取10000个不在过滤器里的值,看看有多少个会被认为在过滤器里
for (int i = size + 10000; i < size + 20000; i++) {
if (bloomFilter.mightContain(i)) {
list.add(i);
}
}
System.out.println("误判的数量:" + list.size());
}
}

输出结果如下

误判对数量:330

如果上述代码所示,我们故意取10000个不在过滤器里的值,却还有330个被认为在过滤器里,这说明了误判率为0.03.即,在不做任何设置的情况下,默认的误判率为0.03。

下面上源码来证明:

接下来我们来看一下,误判率为0.03时,底层维护的bit数组的长度如下图所示

将bloomfilter的构造方法改为

private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter .create (Funnels.integerFunnel(), size, 0. 01);

即,此时误判率为0.01。在这种情况下,底层维护的bit数组的长度如下图所示

由此可见,误判率越低,则底层维护的数组越长,占用空间越大。因此,误判率实际取值,根据服务器所能够承受的负载来决定,不是拍脑袋瞎想的。

3、实际使用

redis伪代码如下所示

String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
if(!bloomfilter.mightContain(key)){
return null;
}else{
value = db.get(key);
redis.set(key, value);
}
}
return value;
}

优点:

1.思路简单

2.保证一致性

3.性能强

缺点

1.代码复杂度增大

2.需要另外维护一个集合来存放缓存的Key

3.布隆过滤器不支持删值操作

总结

在总结部分,来个漫画把。希望对大家找工作有帮助

   
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