這篇文章主要講解了“Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些”吧！

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一、緩存一致性問題

當數(shù)據(jù)時效性要求很高時，需要保證緩存中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的保持一致，而且需要保證緩存節(jié)點和副本中的數(shù)據(jù)也保持一致，不能出現(xiàn)差異現(xiàn)象。

這就比較依賴緩存的過期和更新策略。一般會在數(shù)據(jù)發(fā)生更改的時，主動更新緩存中的數(shù)據(jù)或者移除對應的緩存。

二、緩存并發(fā)問題

緩存過期后將嘗試從后端數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，這是一個看似合理的流程。但是，在高并發(fā)場景下，有可能多個請求并發(fā)的去從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，對后端數(shù)據(jù)庫造成極大的沖擊，甚至導致 “雪崩”現(xiàn)象。

此外，當某個緩存key在被更新時，同時也可能被大量請求在獲取，這也會導致一致性的問題。那如何避免類似問題呢？

我們會想到類似“鎖”的機制，在緩存更新或者過期的情況下，先嘗試獲取到鎖，當更新或者從數(shù)據(jù)庫獲取完成后再釋放鎖，其他的請求只需要犧牲一定的等待時間，即可直接從緩存中繼續(xù)獲取數(shù)據(jù)。

三、緩存穿透問題

緩存穿透在有些地方也稱為“擊穿”。很多朋友對緩存穿透的理解是：由于緩存故障或者緩存過期導致大量請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫服務器，從而對數(shù)據(jù)庫造成巨大沖擊。

這其實是一種誤解。真正的緩存穿透應該是這樣的：

在高并發(fā)場景下，如果某一個key被高并發(fā)訪問，沒有被命中，出于對容錯性考慮，會嘗試去從后端數(shù)據(jù)庫中獲取，從而導致了大量請求達到數(shù)據(jù)庫，而當該key對應的數(shù)據(jù)本身就是空的情況下，這就導致數(shù)據(jù)庫中并發(fā)的去執(zhí)行了很多不必要的查詢操作，從而導致巨大沖擊和壓力。

可以通過下面的幾種常用方式來避免緩存?zhèn)鹘y(tǒng)問題：

1、緩存空對象

對查詢結果為空的對象也進行緩存，如果是集合，可以緩存一個空的集合（非null），如果是緩存單個對象，可以通過字段標識來區(qū)分。這樣避免請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫。

同時，也需要保證緩存數(shù)據(jù)的時效性。這種方式實現(xiàn)起來成本較低，比較適合命中不高，但可能被頻繁更新的數(shù)據(jù)。

2、單獨過濾處理

對所有可能對應數(shù)據(jù)為空的key進行統(tǒng)一的存放，并在請求前做攔截，這樣避免請求穿透到后端數(shù)據(jù)庫。這種方式實現(xiàn)起來相對復雜，比較適合命中不高，但是更新不頻繁的數(shù)據(jù)。

四、緩存顛簸問題

緩存的顛簸問題，有些地方可能被成為“緩存抖動”，可以看做是一種比“雪崩”更輕微的故障，但是也會在一段時間內(nèi)對系統(tǒng)造成沖擊和性能影響。一般是由于緩存節(jié)點故障導致。業(yè)內(nèi)推薦的做法是通過一致性Hash算法來解決。

五、緩存的雪崩現(xiàn)象

緩存雪崩就是指由于緩存的原因，導致大量請求到達后端數(shù)據(jù)庫，從而導致數(shù)據(jù)庫崩潰，整個系統(tǒng)崩潰，發(fā)生災難。

導致這種現(xiàn)象的原因有很多種，上面提到的“緩存并發(fā)”，“緩存穿透”，“緩存顛簸”等問題，其實都可能會導致緩存雪崩現(xiàn)象發(fā)生。這些問題也可能會被惡意攻擊者所利用。

還有一種情況，例如某個時間點內(nèi)，系統(tǒng)預加載的緩存周期性集中失效了，也可能會導致雪崩。為了避免這種周期性失效，可以通過設置不同的過期時間，來錯開緩存過期，從而避免緩存集中失效。

從應用架構角度，我們可以通過限流、降級、熔斷等手段來降低影響，也可以通過多級緩存來避免這種災難。

此外，從整個研發(fā)體系流程的角度，應該加強壓力測試，盡量模擬真實場景，盡早的暴露問題從而防范。

六、緩存無底洞現(xiàn)象

該問題由 facebook 的工作人員提出的， facebook 在 2010 年左右，memcached 節(jié)點就已經(jīng)達3000 個，緩存數(shù)千 G 內(nèi)容。

他們發(fā)現(xiàn)了一個問題---memcached 連接頻率，效率下降了，于是加 memcached 節(jié)點，添加了后，發(fā)現(xiàn)因為連接頻率導致的問題，仍然存在，并沒有好轉，稱之為”無底洞現(xiàn)象”。 

目前主流的數(shù)據(jù)庫、緩存、Nosql、搜索中間件等技術棧中，都支持“分片”技術，來滿足“高性能、高并發(fā)、高可用、可擴展”等要求。

有些是在client端通過Hash取模（或一致性Hash）將值映射到不同的實例上，有些是在client端通過范圍取值的方式映射的。當然，也有些是在服務端進行的。

但是，每一次操作都可能需要和不同節(jié)點進行網(wǎng)絡通信來完成，實例節(jié)點越多，則開銷會越大，對性能影響就越大。

主要可以從如下幾個方面避免和優(yōu)化：

1、數(shù)據(jù)分布方式

有些業(yè)務數(shù)據(jù)可能適合Hash分布，而有些業(yè)務適合采用范圍分布，這樣能夠從一定程度避免網(wǎng)絡IO的開銷。

2、IO優(yōu)化

可以充分利用連接池，NIO等技術來盡可能降低連接開銷，增強并發(fā)連接能力。

3、數(shù)據(jù)訪問方式

一次性獲取大的數(shù)據(jù)集，會比分多次去獲取小數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡IO開銷更小。

當然，緩存無底洞現(xiàn)象并不常見。在絕大多數(shù)的公司里可能根本不會遇到。

感謝各位的閱讀，以上就是“Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Java高并發(fā)場景下的緩存常見的問題有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

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