关于缓存的几个常见问题分析和处理方案

一、分布式缓存同步

首先要搞清楚同步的目的，是为了尽可能保证分布式缓存的一致性。目前支持通过Redis 和 Kafka 的发布订阅功能来实现分布式缓存下不同节点的缓存同步。当然该框架留好扩展点，可以快速便捷的扩展其他MQ来实现缓存同步。

二、缓存更新

缓存更新包含了对Caffeine 和 redis的操作，同时会通知其他缓存节点进行缓存更新操作。

1、主动更新

1）获取缓存时，若缓存不存在或缓存已过期，则重新加载缓存。

*2）源数据变更后，可调用CacheManagerController.refresh(cacheName,key)接口重新加载缓存（只对已存在的key重新加载）。
在重构后的版本中已经去掉CacheManagerController的实现，因为很少会有场景会使用到。

2、自动更新

通过定期刷新过期缓存（只对过期缓存进行重新加载），尽可能的保证分布式缓存的一致性。

每一个cacheName对应一个刷新任务，通过任务调度线程池实现调度。相比第一个版本，粒度更细。

如果 L1Cache 是 LoadingCache，并且自定义CuntomCacheLoader中 L2Cache 不为空，则同时刷新L1Cache和L2Cache。详见CaffeineCache。

三、缓存淘汰

缓存淘汰包含了对Caffeine 和 redis的操作，同时会通知其他缓存节点进行缓存淘汰操作。

1、主动淘汰

1）获取缓存时去检查缓存是否过期，若过期则淘汰缓存。

2）结合@CacheEvict在源数据修改前或修改后，淘汰缓存。

3）源数据变更后，可调用CacheManagerController.clear(cacheName,key)接口淘汰缓存。

2、自动淘汰

第一个版本redis中的缓存数据是利用redis的淘汰策略来管理的。具体可参考redis的6种淘汰策略。

第二个版本是基于redisson实现，而其是通过org.redisson.EvictionScheduler实例来实现定期清理的，也就是redis中的缓存不设置过期时间，由应用自身来进行维护。

四、缓存预热

1、手动预热

直接调用标记了 @Cacheable 或 CachePut 注解的业务接口进行缓存的预热即可。

2、自动预热

系统启动完毕后，自动调用业务接口将数据加载到缓存。

注：缓存预热 逻辑需要业务系统自行实现。

五、热点数据

定义：

缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆。

方案：

1、采用本地缓存来缓解缓存集群和数据库集群的压力。本二级缓存框架可完全应对该场景。

2、应用层面做限流熔断保护，保护后面的缓存集群和数据库集群不被打死。

问：怎么保证redis中的数据都是热点数据?

当redis内存数据集上升到一定大小时，通过redis的淘汰策略来保证。通过maxmemory设置最大内存。

六、缓存雪崩

1、定义：

由于大量缓存失效，导致大量请求打到DB上，DB的CPU和内存压力巨大，从而出现一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。

2、方案：

Caffeine默认使用异步机制加载缓存数据，可有效防止缓存击穿（防止同一个key或不同key被击穿的场景）。注：结合refreshAfterWrite 异步刷新缓存，。

3、如何预防缓存雪崩

1）缓存高可用

缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

2）缓存降级

利用本地缓存，一定程度上保证服务的可用性(即使是有损的)。但主要还是通过对源服务的访问进行限流、熔断、降级等手段。

3）提前演练

建议项目上线前，演练缓存层宕机后，应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题，对高可用提前预演，提前发现问题。

七、缓存击穿

1、定义：

在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。

注：缓存击穿也可以理解为是热点数据的一种场景。

2、方案：

Caffeine默认使用异步机制加载缓存数据，可有效防止缓存击穿（防止同一个key或不同key被击穿的场景）。

八、缓存穿透

1、定义：

请求根本就不存在的数据，也就是缓存和数据库都查询不到这条数据，但是请求每次都会打到数据库上面去。这种查询不存在数据的现象我们称为缓存穿透。

2、方案：

通过对不存在的key缓存空值，来防止缓存穿透。

注：也可以采用BloomFilter来对key进行过滤（暂未实现）。

注：对于高并发系统，可以结合 Hystrix 或 Sentinel来做应用级别的限流和降级，以保护下游系统不会被大量的请求给打死。

九、分布式缓存一致性保证

尽可能保证集群环境下各个节点中L1的一致性。

1、缓存不一致场景分析：

1、请求走节点A获取数据key1，本地缓存和redis中无缓存，则从DB加载数据，并添加到本地缓存和redis。然后发送redis消息，通知其他节点。

2、请求走节点B获取数据key1，本地缓存无，redis中有，则添加到本地缓存

3、请求走节点A获取数据key1，缓存过期，则从DB加载数据，并添加到本地缓存和redis。
然后发送redis消息，通知节点B重新加载缓存key1，来保证不同节点的缓存一致性。

2、描述：

因为 Caffeine 在初始化时就指定了缓存过期时间，所以同一个缓存下的key的过期时间是固定的。那么节点B通过消息重新加载缓存到本地后，该key1在节点B的过期时间与在节点A上的过期时间是不一致的，实质表现是节点A的缓存key1已过期，但节点B的缓存key1未过期。
假设后续的请求一直落在节点B上，也就会出现获取到过期缓存key1，这种现象的本质是缓存一致性问题，要怎么解决呢？

3、分析：

如果可以让节点B上的缓存key1在同一时间点10过期，那岂不是完美。

4、方案：

1）节点B在获取缓存key1时就设置过期时间点为10。

具体通过自定义Caffeine的Expiry来实现。

缺点：使用了自定义Expiry后，如果并发获取key1，那么只有一个线程会去加载数据，其他线程均会阻塞。

2）节点A上的key1在过期时通知节点B。

具体可以通过定时任务来刷新过期缓存。

缺点：该方案在时间窗口内会出现缓存不一致的情况。

注：本组件采用redis发布订阅功能和定时刷新过期缓存来尽可能保证缓存一致性。

十、定期刷新过期缓存的实现

本来是想通过LoadingCache.refresh(key) 来刷新缓存，但refresh()不管key有没有过期都会重新加载数据，所以不合适；期望是只加载过期缓存，那么该怎么实现呢？ 经分析发现可以通过LoadingCache.get(key)来达到只对过期缓存重新加载的目的。

十一、其他

经过一些途径发现市面上已经存在一些二级缓存的解决方案的实现，如：

1、Redisson PRO 支持的Spring缓存功能，其中 RedissonSpringLocalCachedCacheManager 支持本地缓存。

https://github.com/redisson/redisson/wiki/14.-Integration-with-frameworks#142-spring-cache

2、J2Cache 是 OSChina 目前正在使用的两级缓存框架。l2cache与J2Cache 相似，但又发展出不同的特性。

https://gitee.com/ld/J2Cache