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浅谈缓存写法（一）：缓存的雪崩和穿透-创新互联

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：

公司主营业务：网站建设、成都网站制作、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。成都创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联推出陇川免费做网站回馈大家。
 
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。  

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。

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标题名称：浅谈缓存写法（一）：缓存的雪崩和穿透-创新互联
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