【高并发系统设计理论】03 - 缓存_布隆过滤器过期策略

本节将介绍高并发下缓存相关问题和解决思想： 缓存读写策略、缓存高可用、缓存穿透

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1. 缓存读写策略

对不同的业务场景，缓存的读写策略是不同的，以标准的 缓存 + 数据库 场景为例。我见过的不少项目是这样做的：

写操作：先更新 DB，再更新缓存
读操作：先查询缓存，缓存没命中就查 DB，并把结果写缓存

存在问题: 容易出现缓存和 DB 不一致。比如 A 线程先更新 DB， 紧接着 B 线程更新 DB。但是由于线程的切换是 “非公平” 的，迟迟没有轮到 A 线程执行，或者后续还有别的操作，最终 A 线程更新缓存的操作落后于 B 线程，导致数据不一致。

问题本质: 写数据库和写缓存，是两个独立的操作，没有并发控制（也可理解为没有事务控制） 想保证数据一致性，一定程度上写性能就会下降，下面将介绍高并发场景下的几种常用策略

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这里介绍一种 旁路缓存（Cache Aside）策略

基本做法是先更 DB 再删缓存：

updateDB()
deleteCache()
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旁路缓存基本满足大多数场景，但也可能会存在数据不一致问题。比如 DB 做了读写分离，可能主从同步还没有完成，读请求没有命中缓存再去 DB 查询时仍然是旧数据。

不过多数场景下，缓存在一定时间内和 DB 不一致是允许的。所以可以把缓存的过期时间设置短一些，比如 5~10 秒。或者是写操作并发不高时，也可以写缓存时加上 分布式锁。 还有通过消息队列或者订阅 binlog 异步更新缓存。

2. 缓存高可用

对于高并发系统而言，缓存命中率至关重要，特别是有的场景需要命中率维持在 99% 以上，分布式缓存的高可用常用方案主要有 3 大类： 客户端方案、中间代理层方案、服务端方案

• 客户端方案 指在客户端配置好了多个缓存的节点，由客户端的读写策略、loadblance 策略来实现分布式，提高可用性。
• 中间件代理方案 通过代理层实现高可用，比如阿里云的云 Redis 产品
• 服务端方案 比如 Redis Sentinel

3. 缓存穿透

缓存穿透 指的是请求一个不存在的数据，导致每次请求都会命中数据库。一般来说会有 2 种解决方案：空值缓存 和 布隆过滤器

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空值缓存

Object data = getFromDB(key);
if (data == null) {
    // 为这个key设置空值缓存，假设默认过期时间为 10s
	cache.set(key, null, 10);
}
1
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5

问题： 如果攻击者大量请求不存在的 key，将导致缓存被大量吃满

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布隆过滤器

1970 年布隆提出了一种布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。这种算法由一个二进制数组和一个 Hash 算法组成。

我们把集合中的每一个值按照提供的 Hash 算法算出对应的 Hash 值，然后将 Hash 值对数组长度取模后得到需要计入数组的索引值，并且将数组这个位置的值从 0 改成 1。在判断一个元素是否存在于这个集合中时，你只需要将这个元素按照相同的算法计算出索引值，如果这个位置的值为 1 就认为这个元素在集合中，否则则认为不在集合中。

存在缺陷：

1. 有一定错误几率的，比如会把不是集合中的元素判断为处在集合中；
2. 不支持删除元素。

解决方案：

1. 使用多个 hash 函数计算出多个 hash 值
2. 不在存位，而是存数字，比如删除的时候就把计算出 hash 对应位置上的数减1，但是这样额外的空间消耗需要评估