缓存键（Cache Key）失效后大量流量请求数据库的应对策略

在开始之前，推荐大家阅读一篇文章《推理芯片和训练芯片区别》https://cloud.tencent.com/developer/article/2474500，该文章主要阐述推理芯片与训练芯片区别。从服务阶段、优化重点、性能、能耗、场景举例剖析，助解 AI 芯片应用，有兴趣的朋友可以去了解下。

前言

在现代软件开发中，缓存是提高系统性能和响应速度的关键技术之一。通过将频繁访问的数据存储在缓存中，应用程序能够快速地获取数据，减少对数据库等后端存储系统的访问压力。然而，当缓存键（Cache Key）失效时，可能会出现大量流量直接请求数据库的情况，如果处理不当，这可能导致数据库负载过高，甚至引发系统故障。本文将探讨如何有效地处理这种情况。

一、问题分析

当缓存键失效时，原本依赖缓存数据的请求会转而直接查询数据库。如果此时有大量并发请求，数据库可能瞬间面临巨大的负载压力。例如，在电商系统的促销活动期间，某个热门商品的缓存信息因过期或被主动清除而失效，大量用户同时查看该商品详情时，就会出现大量请求直接涌向数据库的情况。这不仅会影响数据库的响应时间，还可能导致数据库连接池耗尽、服务器资源紧张等一系列问题，进而影响整个系统的稳定性和可用性。

二、解决方案

（一）缓存预热

1. 概念与原理undefined缓存预热是指在系统启动或特定时间段内，提前将可能被频繁访问的数据加载到缓存中，以避免因缓存为空而导致大量流量直接冲击数据库。通过预先填充缓存，可以确保在缓存键失效时，缓存中仍有部分数据可供使用，从而减少对数据库的依赖。
2. 实施步骤

• 数据筛选：分析系统的业务数据，确定哪些数据是热点数据，即经常被访问的数据。例如，电商系统中的热门商品信息、首页推荐数据等。这些数据将作为缓存预热的目标数据。
• 数据加载时机：可以在系统启动时进行缓存预热，或者利用定时任务在系统负载较低的时间段（如深夜）进行数据加载。在加载数据时，按照缓存的存储结构和键值设计，将数据写入缓存中。例如，使用商品 ID 作为缓存键，将商品的详细信息作为缓存值存储到 Redis 缓存中。
• 数据更新策略：由于缓存中的数据可能会随着业务的发展而发生变化，因此需要制定数据更新策略。一种常见的方法是设置缓存的过期时间，并在数据更新时同时更新缓存。另外，也可以采用缓存淘汰算法，如 LRU（最近最少使用）算法，自动淘汰不常用的缓存数据，确保缓存中的数据始终保持较高的热度。

（二）双重检查锁定（Double-Check Locking）

1. 概念与原理undefined双重检查锁定是一种在多线程环境下确保缓存数据一致性的技术。当缓存键失效时，多个线程可能同时尝试获取数据库数据并更新缓存。双重检查锁定通过在获取缓存数据时进行两次检查，避免了多个线程重复地从数据库获取数据并更新缓存，从而减少数据库的负载压力。
2. 实施步骤

• 第一次检查：当应用程序接收到一个请求时，首先检查缓存中是否存在对应的缓存数据。如果缓存数据存在，则直接返回缓存数据，无需访问数据库。
• 加锁：如果缓存数据不存在，则获取一个锁，以确保同一时间只有一个线程能够执行后续的数据库查询操作。这里的锁可以是基于对象的锁、分布式锁（如 Redis 分布式锁）等，具体取决于系统的架构和并发需求。
• 第二次检查：在获取锁之后，再次检查缓存中是否已经有其他线程在获取锁期间更新了缓存数据。如果缓存数据仍然不存在，则执行数据库查询操作，获取数据并将其写入缓存中。
• 释放锁：在完成缓存数据的更新后，释放锁，以便其他线程能够继续获取缓存数据。

以下是一个简单的伪代码示例，展示了双重检查锁定在 Java 中的实现：

public class CacheService {
    private Object lock = new Object();
    private Cache cache;
    private Database database;

    public Data getFromCache(String cacheKey) {
        Data data = cache.get(cacheKey);
        if (data == null) {
            // 第一次检查缓存为空，加锁
            synchronized (lock) {
                // 第二次检查，防止其他线程在加锁期间已经更新了缓存
                data = cache.get(cacheKey);
                if (data == null) {
                    // 缓存中仍然没有数据，从数据库获取
                    data = database.query(cacheKey);
                    // 将数据写入缓存
                    cache.put(cacheKey, data);
                }
            }
        }
        return data;
    }
}

（三）限流与降级

1. 概念与原理undefined限流是指限制系统在单位时间内处理的请求数量，以防止过多的请求压垮系统。降级则是在系统面临高负载或故障时，暂时关闭或简化某些非核心功能，以保障核心功能的正常运行。当缓存键失效导致大量流量请求数据库时，可以通过限流和降级策略来保护数据库和整个系统的稳定性。
2. 实施步骤

• 限流策略：
  • 计数器限流：使用一个计数器记录单位时间内的请求数量，当请求数量超过设定的阈值时，拒绝新的请求。例如，设置每秒最多处理 1000 个请求，如果当前秒内的请求数量已经达到 1000，则直接返回错误信息给客户端，告知其请求过于频繁，请稍后再试。
  • 令牌桶限流：令牌桶算法以固定的速率生成令牌，并将令牌放入一个桶中。每个请求在处理之前需要从桶中获取一个令牌，如果桶中没有令牌，则请求被拒绝或等待。例如，设置令牌桶的容量为 100，每秒生成 50 个令牌。当大量请求到来时，只有获取到令牌的请求才能继续处理，其他请求则被限流。
• 降级策略：
  • 功能降级：确定系统中的非核心功能，如推荐系统中的个性化推荐功能、日志记录功能等。当数据库负载过高时，暂时关闭这些非核心功能，以减少对数据库的查询操作。例如，在电商系统中，当缓存键失效导致商品详情页面的大量请求涌向数据库时，可以暂时关闭商品详情页面中的相关推荐模块，只展示商品的基本信息，从而减轻数据库的压力。
  • 数据降级：对于一些对数据实时性要求不高的功能，可以采用数据降级策略。例如，在社交系统中，当数据库负载过高时，用户的好友动态列表中的一些非关键信息（如点赞数、评论数的实时更新）可以暂时不展示，而是使用缓存中的旧数据或者直接不显示，以减少对数据库的查询和更新操作。

（四）异步更新缓存

1. 概念与原理undefined异步更新缓存是指在缓存键失效后，不立即更新缓存，而是将更新操作放入一个异步任务队列中，由后台线程异步地执行数据库查询和缓存更新操作。这样可以避免大量请求在缓存失效时同时阻塞等待缓存更新，从而减轻数据库的瞬间压力。
2. 实施步骤
   • 缓存失效处理：当缓存键失效时，应用程序首先返回一个默认值或者旧的缓存数据给客户端，同时将一个更新缓存的任务提交到异步任务队列中。例如，可以使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）来实现异步任务队列。
   • 异步任务执行：后台的异步任务处理线程从任务队列中获取更新缓存的任务，执行数据库查询操作，获取最新的数据，并将其更新到缓存中。在更新缓存时，可以采用双重检查锁定等技术，确保缓存数据的一致性。
   • 缓存更新通知：在异步任务完成缓存更新后，可以通过一种机制（如发布 - 订阅模式）通知相关的应用程序组件，以便它们在后续的请求中能够获取到最新的缓存数据。

以下是一个简单的示意图展示异步更新缓存的流程：

请求到达 -> 检查缓存（缓存键失效） -> 返回默认值给客户端并提交异步更新任务到消息队列 -> 后台线程从消息队列获取任务 -> 执行数据库查询 -> 更新缓存 -> 通知相关组件

三、总结

缓存键失效后大量流量请求数据库是一个在软件开发中可能会遇到的性能挑战。通过采用缓存预热、双重检查锁定、限流与降级以及异步更新缓存等多种技术手段，可以有效地应对这一问题，保护数据库的稳定性，提高系统的整体性能和可用性。在实际应用中，需要根据系统的架构、业务需求和性能指标等因素，综合选择和应用这些解决方案，以构建一个健壮、高效的系统。同时，持续的性能监控和优化也是必不可少的，以便及时发现和解决潜在的性能问题，确保系统在各种情况下都能够稳定运行。