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那些年我们一起追过的缓存写法(一)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-05-25
本篇主要介绍下楼主平常项目中,缓存使用经验和遇到过的问题。 阅读目录: 基本写法 缓存雪崩 全局锁,实例锁 字符串锁 缓存穿透 再谈缓存雪崩 总结 基本写法 为了方便演示,这里

    本篇主要介绍下楼主平常项目中,缓存使用经验和遇到过的问题。

阅读目录:

  1. 基本写法
  2. 缓存雪崩
  3. 全局锁,实例锁
  4. 字符串锁
  5. 缓存穿透
  6. 再谈缓存雪崩
  7. 总结
基本写法

为了方便演示,这里使用Runtime.Cache做缓存容器,并定义个简单操作类。如下:

 public class CacheHelper
    {
        public static object Get(string cacheKey)
        {
            return HttpRuntime.Cache[cacheKey];
        }
        public static void Add(string cacheKey, object obj, int cacheMinute)
        {
            HttpRuntime.Cache.Insert(cacheKey, obj, null, DateTime.Now.AddMinutes(cacheMinute),
                Cache.NoSlidingExpiration, CacheItemPriority.Normal, null);
        }
    }

 简单读取:

    public object GetMemberSigninDays1()
        {
            const int cacheTime = 5;
            const string cacheKey = "mushroomsir";

            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
                return cacheValue;

            cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
            CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            return cacheValue;
        }    

在项目中,有不少这样写法,这样写并没有错,但在并发量上来后就容易出问题。

 缓存雪崩

缓存雪崩是由于缓存失效(过期),新缓存未到期间。

这个中间时间内,所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,前端连接数不够、查询阻塞。

这个中间时间并没有那么短,比如sql查询1秒,加上传输解析0.5秒。  就是说1.5秒内所有用户查询,都是直接查询数据库的。

碰到这种情况,使用最多的解决方案就是加锁排队。

全局锁,实例锁
  public static object obj1 = new object();
        public object GetMemberSigninDays2()
        {
            const int cacheTime = 5;
            const string cacheKey = "mushroomsir";

            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);

            if (cacheValue != null)
                return cacheValue;

            //lock (obj1)         //全局锁
            //{
            //    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            //    if (cacheValue != null)
            //        return cacheValue;
            //    cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
            //    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            //}
            lock (this)
            {
                cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
                if (cacheValue != null)
                    return cacheValue;

                cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
                CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            }
            return cacheValue;
        }

第一种:lock (obj1)  是全局锁可以满足,但要为每个函数都声明一个obj,不然在A、B函数都锁obj1时,必然会让其中一个阻塞。

第二种:lock (this)  这个锁当前实例,对其他实例无效,那这个锁就没什么效果了,当然使用单例模式的对象可以锁。

            在当前实例中:A函数锁当前实例,其他也锁当前实例的函数的读写,也被阻塞,这种做法也不可取。

字符串锁

既然锁对象不行,利用字符串的特性,直接锁缓存的key呢

    public object GetMemberSigninDays3()
        {
            const int cacheTime = 5;
            const string cacheKey = "mushroomsir";

            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
                return cacheValue;
            const string lockKey = cacheKey + "n(*≧▽≦*)n";

            //lock (cacheKey)
            //{
            //    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            //    if (cacheValue != null)
            //        return cacheValue;
            //    cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
            //    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            //}
            lock (lockKey)
            {
                cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
                if (cacheValue != null)
                    return cacheValue;
                cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
                CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            }
            return cacheValue;
        }

第一种:lock (cacheName)  有问题,因为字符串也是共享的,会阻塞其他使用这个字符串的操作行为。  

         具体请参考之前的博文 c#语言-多线程中的锁系统(一)。 

         因为字符串被公共语言运行库 (CLR)暂留,这意味着整个程序中任何给定字符串都只有一个实例,所以才会用下面第二种方法。

第二种:lock (lockKey)  可以满足。其目的就是为了保证锁的粒度最小并且全局唯一性,只锁当前缓存的查询行为

缓存穿透

先举个简单例子:一般网站经常会缓存用户搜索的结果,如果数据库查询不到,是不会做缓存的。但如果频繁查这个空关键字,会导致每次请求都直接查询数据库了。

例子就是缓存穿透,请求绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。

  public object GetMemberSigninDays4()
        {
            const int cacheTime = 5;
            const string cacheKey = "mushroomsir";

            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (cacheValue != null)
                return cacheValue;
            const string lockKey = cacheKey + "n(*≧▽≦*)n";

            lock (lockKey)
            {
                cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
                if (cacheValue != null)
                    return cacheValue;

                cacheValue = null; //数据库查询不到,为空。
                //if (cacheValue2 == null)
                //{
                //    return null;  //一般为空,不做缓存
                //}
                if (cacheValue == null)
                {
                    cacheValue = string.Empty; //如果发现为空,我设置个默认值,也缓存起来。
                }
                CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            }
            return cacheValue;
        }

如果把查询不到的空结果,也给缓存起来,这样下次同样的请求就可以直接返回null了,即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。

可以单独设置个缓存区域存储空值,对要查询的key进行预先校验,然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。

再谈缓存雪崩

前面不是用加锁排队方式就解决了吗?其实加锁排队只是为了减轻数据库的压力,本质上并没有提高系统吞吐量。

假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。导致的结果是用户等待超时,这是非常不优化的体验。

这种行为本质上是把多线程的Web服务器,在此时给变成单线程处理了,会导致大量的阻塞。对于系统资源也是一种浪费,因缓存重建而阻塞的线程本可以处理更多请求的。

这里提出一种解决方案是:

  public object GetMemberSigninDays5()
        {
            const int cacheTime = 5;
            const string cacheKey = "mushroomsir";

            //缓存标记。
            const string cacheSign = cacheKey + "_Sign";
            var sign = CacheHelper.Get(cacheSign);

            //获取缓存值
            var cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
            if (sign != null)
                return cacheValue; //未过期,直接返回。

            lock (cacheSign)
            {
                sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
                if (sign != null)
                    return cacheValue;

                CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
                ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) =>
                {
                    cacheValue = "395"; //这里一般是 sql查询数据。 例:395 签到天数
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime*2); //日期设缓存时间的2倍,用于脏读。
                });
            }
            return cacheValue;
        }

从代码中看出,我们多使用了一个缓存标记key,并使用双检锁校验保证后面逻辑不会多次执行。

缓存标记key: 缓存标记key只是一个记录实际key过期时间的标记,它的缓存值可以是任意值,比如1。 它主要用来在实际key过期后,触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存。

实际key:  它的过期时间会延长1倍,例:本来5分钟,现在设置为10分钟。 这样做的目的是,当缓存标记key过期后,实际缓存还能以脏数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。

关于实际key的过期时间延长1倍,还是2、3倍都是可以的。只要大于正常缓存过期时间,并且能保证在延长的时间内足够拉取数据即可。

还一个好处就是,如果突然db挂了,脏数据的存在可以保证前端系统不会拿不到数据。

这样做后,就可以一定程度上提高系统吞吐量。

总结

文中说的阻塞其他函数指的是,并发情况下锁同一对象,比如一个函数锁A对象,另外的函数就必须等待A对象的锁释放后才能再次进锁。

关于更新缓存,可以单开一个线程去专门跑缓存更新,图方便的话扔线程池里面即可。

实际项目中,缓存层框架的封装往往要复杂的多,如果并发量比较小,这样写反而会增加代码的复杂度,具体要根据实际情况来取舍。    

系列目录:

那些年我们一起追过的缓存写法(一)

那些年我们一起追过的缓存写法(二) 

那些年我们一起追过的缓存写法(三) 

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