讲缓存失效穿透雪崩问题怎么处理海量资源.pdfVIP

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你好，我是你的缓存老师欢迎进入第4“缓存相关的经典问题”。

前面讲解了缓存的原理、引入，以及设计架构，总结了缓存在使用及设计架构过程中的很多套路和关键

考量点。实际上，在缓存系统的设计架构中，还有很多坑，很多的明枪暗箭，如果设计不当会导致很多

严重的。设计不当，轻则请求变慢、性能降低，重则会数据不一致、系统可用性降低，甚至会导致

缓存雪崩，整个系统无法对外提供服务。

接下来将对缓存设计中的7大经典问题，如下图，进行问题描述、分析，并给出日常研发中，可能

会出现该问题的业务场景，最后给出这些经典问题的解决方案。本首先学习缓存失效、缓存与

缓存雪崩。

缓存失效

问题描述

缓存第一个经典问题是缓存失效。上一讲到，服务系统查数据，首先会查缓存，如果缓存数据不存

在，就进一步查DB，最后查到数据后回种到缓存并返回。缓存的性能比DB高50~100倍以上，所以

我们希望数据查询尽可能命中缓存，这样系统负荷最小，性能最佳。缓存里的数据基本上都是

以key为索引进行和获取的。业务时，如果大量的key同时过期，很多缓存数据都

会miss，进而到DB，DB的就会明显上升，由于DB的性能较差，只在缓存的1%~2%以

下，这样请求的慢查率会明显上升。这就是缓存失效的问题。

分析

导致缓存失效，特别是很多key一起失效的，跟我们日常写缓存的过期时间息息相关。

在写缓存时，我们一般会根据业务的特点，给每种业务数据预置一个过期时间，在写缓存时把这个

过期时间带上，让缓存数据在这个固定的过期时间后被淘汰。一般情况下，因为缓存数据是逐步写入

的，所以也是逐步过期被淘汰的。但在某些场景，一大批数据会被系统主动或从DB批量加载，然

后写入缓存。这些数据写入缓存时，由于使用相同的过期时间，在经历这个过期时间，这批数据就

会一起到期，从而被缓存淘汰。此时，对这批数据的所有请求，都会出现缓存失效，从而都

到DB，DB由于查询量太大，就很容易大增，请求变慢。

业务场景

很多业务场景，稍不注意，就出现大量的缓存失效，进而导致系统DB大、请求变慢的情况。比如

同一批火车票、飞机票，当可以售卖时，系统会加载到缓存，如果缓存写入时，过期时间按照预

先设置的过期值，那过期时间到期后，系统就会因缓存失效出现变慢的问题。类似的业务场景还有很

多，比如业务，会有离线系统，持续计算热门