分布式架構(gòu)原理解析

甘甘灰 2019-05-15

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1. 分布式術語

1.1. 異常

服務器宕機

內(nèi)存錯誤、服務器停電等都會導致服務器宕機，此時節(jié)點無法正常工作，稱為不可用。

服務器宕機會導致節(jié)點失去所有內(nèi)存信息，因此需要將內(nèi)存信息保存到持久化介質(zhì)上。

網(wǎng)絡異常

有一種特殊的網(wǎng)絡異常稱為——網(wǎng)絡分區(qū) ，即集群的所有節(jié)點被劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域內(nèi)部可以通信，但是區(qū)域之間無法通信。

磁盤故障

磁盤故障是一種發(fā)生概率很高的異常。

使用冗余機制，將數(shù)據(jù)存儲到多臺服務器。

1.2. 超時

在分布式系統(tǒng)中，一個請求除了成功和失敗兩種狀態(tài)，還存在著超時狀態(tài)。

可以將服務器的操作設計為具有冪等性，即執(zhí)行多次的結(jié)果與執(zhí)行一次的結(jié)果相同。如果使用這種方式，當出現(xiàn)超時的時候，可以不斷地重新請求直到成功。

1.3. 衡量指標

性能

常見的性能指標有：吞吐量、響應時間。

其中，吞吐量指系統(tǒng)在某一段時間可以處理的請求總數(shù)，通常為每秒的讀操作數(shù)或者寫操作數(shù)；響應時間指從某個請求發(fā)出到接收到返回結(jié)果消耗的時間。

這兩個指標往往是矛盾的，追求高吞吐的系統(tǒng)，往往很難做到低響應時間，解釋如下：

在無并發(fā)的系統(tǒng)中，吞吐量為響應時間的倒數(shù)，例如響應時間為 10 ms，那么吞吐量為 100 req/s，因此高吞吐也就意味著低響應時間。
但是在并發(fā)的系統(tǒng)中，由于一個請求在調(diào)用 I/O 資源的時候，需要進行等待。服務器端一般使用的是異步等待方式，即等待的請求被阻塞之后不需要一直占用 CPU 資源。這種方式能大大提高 CPU 資源的利用率，例如上面的例子中，單個請求在無并發(fā)的系統(tǒng)中響應時間為 10 ms，如果在并發(fā)的系統(tǒng)中，那么吞吐量將大于 100 req/s。因此為了追求高吞吐量，通常會提高并發(fā)程度。但是并發(fā)程度的增加，會導致請求的平均響應時間也增加，因為請求不能馬上被處理，需要和其它請求一起進行并發(fā)處理，響應時間自然就會增高。

可用性

可用性指系統(tǒng)在面對各種異常時可以提供正常服務的能力。可以用系統(tǒng)可用時間占總時間的比值來衡量，4 個 9 的可用性表示系統(tǒng) 99.99% 的時間是可用的。

一致性

可以從兩個角度理解一致性：從客戶端的角度，讀寫操作是否滿足某種特性；從服務器的角度，多個數(shù)據(jù)副本之間是否一致。

可擴展性

指系統(tǒng)通過擴展集群服務器規(guī)模來提高性能的能力。理想的分布式系統(tǒng)需要實現(xiàn)“線性可擴展”，即隨著集群規(guī)模的增加，系統(tǒng)的整體性能也會線性增加。

2. 數(shù)據(jù)分布

分布式存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布在多個節(jié)點中，常用的數(shù)據(jù)分布方式有哈希分布和順序分布。

數(shù)據(jù)庫的水平切分（Sharding）也是一種分布式存儲方法，下面的數(shù)據(jù)分布方法同樣適用于 Sharding。

2.1. 哈希分布

哈希分布就是將數(shù)據(jù)計算哈希值之后，按照哈希值分配到不同的節(jié)點上。例如有 N 個節(jié)點，數(shù)據(jù)的主鍵為 key，則將該數(shù)據(jù)分配的節(jié)點序號為：hash(key)%N。

傳統(tǒng)的哈希分布算法存在一個問題：當節(jié)點數(shù)量變化時，也就是 N 值變化，那么幾乎所有的數(shù)據(jù)都需要重新分布，將導致大量的數(shù)據(jù)遷移。

一致性哈希

Distributed Hash Table（DHT）：對于哈希空間 [0, 2n-1]，將該哈?？臻g看成一個哈希環(huán)，將每個節(jié)點都配置到哈希環(huán)上。每個數(shù)據(jù)對象通過哈希取模得到哈希值之后，存放到哈希環(huán)中順時針方向第一個大于等于該哈希值的節(jié)點上。

一致性哈希的優(yōu)點是在增加或者刪除節(jié)點時只會影響到哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點，例如下圖中新增節(jié)點 X，只需要將數(shù)據(jù)對象 C 重新存放到節(jié)點 X 上即可，對于節(jié)點 A、B、D 都沒有影響。

2.2. 順序分布

哈希分布式破壞了數(shù)據(jù)的有序性，順序分布則不會。

順序分布的數(shù)據(jù)劃分為多個連續(xù)的部分，按數(shù)據(jù)的 ID 或者時間分布到不同節(jié)點上。例如下圖中，User 表的 ID 范圍為 1 ~ 7000，使用順序分布可以將其劃分成多個子表，對應的主鍵范圍為 1 ~ 1000，1001 ~ 2000，...，6001 ~ 7000。

順序分布的優(yōu)點是可以充分利用每個節(jié)點的空間，而哈希分布很難控制一個節(jié)點存儲多少數(shù)據(jù)。

但是順序分布需要使用一個映射表來存儲數(shù)據(jù)到節(jié)點的映射，這個映射表通常使用單獨的節(jié)點來存儲。當數(shù)據(jù)量非常大時，映射表也隨著變大，那么一個節(jié)點就可能無法存放下整個映射表。并且單個節(jié)點維護著整個映射表的開銷很大，查找速度也會變慢。為了解決以上問題，引入了一個中間層，也就是 Meta 表，從而分擔映射表的維護工作。

2.3. 負載均衡

衡量負載的因素很多，如 CPU、內(nèi)存、磁盤等資源使用情況、讀寫請求數(shù)等。

分布式系統(tǒng)存儲應當能夠自動負載均衡，當某個節(jié)點的負載較高，將它的部分數(shù)據(jù)遷移到其它節(jié)點。

每個集群都有一個總控節(jié)點，其它節(jié)點為工作節(jié)點，由總控節(jié)點根據(jù)全局負載信息進行整體調(diào)度，工作節(jié)點定時發(fā)送心跳包（Heartbeat）將節(jié)點負載相關的信息發(fā)送給總控節(jié)點。

一個新上線的工作節(jié)點，由于其負載較低，如果不加控制，總控節(jié)點會將大量數(shù)據(jù)同時遷移到該節(jié)點上，造成該節(jié)點一段時間內(nèi)無法工作。因此負載均衡操作需要平滑進行，新加入的節(jié)點需要較長的一段時間來達到比較均衡的狀態(tài)。

3. 分布式理論

3.1. CAP

分布式系統(tǒng)不可能同時滿足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分區(qū)容忍性（P：Partition Tolerance），最多只能同時滿足其中兩項。

一致性

一致性指的是多個數(shù)據(jù)副本是否能保持一致的特性。

在一致性的條件下，系統(tǒng)在執(zhí)行數(shù)據(jù)更新操作之后能夠從一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個一致性狀態(tài)。

對系統(tǒng)的一個數(shù)據(jù)更新成功之后，如果所有用戶都能夠讀取到最新的值，該系統(tǒng)就被認為具有強一致性。

可用性

可用性指分布式系統(tǒng)在面對各種異常時可以提供正常服務的能力，可以用系統(tǒng)可用時間占總時間的比值來衡量，4 個 9 的可用性表示系統(tǒng) 99.99% 的時間是可用的。

在可用性條件下，系統(tǒng)提供的服務一直處于可用的狀態(tài)，對于用戶的每一個操作請求總是能夠在有限的時間內(nèi)返回結(jié)果。

分區(qū)容忍性

網(wǎng)絡分區(qū)指分布式系統(tǒng)中的節(jié)點被劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域內(nèi)部可以通信，但是區(qū)域之間無法通信。

在分區(qū)容忍性條件下，分布式系統(tǒng)在遇到任何網(wǎng)絡分區(qū)故障的時候，仍然需要能對外提供一致性和可用性的服務，除非是整個網(wǎng)絡環(huán)境都發(fā)生了故障。

權衡

在分布式系統(tǒng)中，分區(qū)容忍性必不可少，因為需要總是假設網(wǎng)絡是不可靠的。因此，CAP 理論實際在是要在可用性和一致性之間做權衡。

可用性和一致性往往是沖突的，很難都使它們同時滿足。在多個節(jié)點之間進行數(shù)據(jù)同步時，

為了保證一致性（CP），就需要讓所有節(jié)點下線成為不可用的狀態(tài)，等待同步完成；
為了保證可用性（AP），在同步過程中允許讀取所有節(jié)點的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)可能不一致。

3.2. BASE

BASE 是基本可用（Basically Available）、軟狀態(tài)（Soft State）和最終一致性（Eventually Consistent）三個短語的縮寫。

BASE 理論是對 CAP 中一致性和可用性權衡的結(jié)果，它的理論的核心思想是：即使無法做到強一致性，但每個應用都可以根據(jù)自身業(yè)務特點，采用適當?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性。

基本可用

指分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)故障的時候，保證核心可用，允許損失部分可用性。

例如，電商在做促銷時，為了保證購物系統(tǒng)的穩(wěn)定性，部分消費者可能會被引導到一個降級的頁面。

軟狀態(tài)

指允許系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并認為該中間狀態(tài)不會影響系統(tǒng)整體可用性，即允許系統(tǒng)不同節(jié)點的數(shù)據(jù)副本之間進行同步的過程存在延時。

最終一致性

最終一致性強調(diào)的是系統(tǒng)中所有的數(shù)據(jù)副本，在經(jīng)過一段時間的同步后，最終能達到一致的狀態(tài)。

ACID 要求強一致性，通常運用在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上。而 BASE 要求最終一致性，通過犧牲強一致性來達到可用性，通常運用在大型分布式系統(tǒng)中。

在實際的分布式場景中，不同業(yè)務單元和組件對一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往會結(jié)合在一起使用。

4. 分布式事務問題

4.1. 兩階段提交（2PC）

兩階段提交（Two-phase Commit，2PC）

主要用于實現(xiàn)分布式事務，分布式事務指的是事務操作跨越多個節(jié)點，并且要求滿足事務的 ACID 特性。

通過引入?yún)f(xié)調(diào)者（Coordinator）來調(diào)度參與者的行為，并最終決定這些參與者是否要真正執(zhí)行事務。

運行過程

準備階段

協(xié)調(diào)者詢問參與者事務是否執(zhí)行成功，參與者發(fā)回事務執(zhí)行結(jié)果。

提交階段

如果事務在每個參與者上都執(zhí)行成功，事務協(xié)調(diào)者發(fā)送通知讓參與者提交事務；否則，協(xié)調(diào)者發(fā)送通知讓參與者回滾事務。

需要注意的是，在準備階段，參與者執(zhí)行了事務，但是還未提交。只有在提交階段接收到協(xié)調(diào)者發(fā)來的通知后，才進行提交或者回滾。

問題

同步阻塞

所有事務參與者在等待其它參與者響應的時候都處于同步阻塞狀態(tài)，無法進行其它操作。

單點問題

協(xié)調(diào)者在 2PC 中起到非常大的作用，發(fā)生故障將會造成很大影響，特別是在階段二發(fā)生故障，所有參與者會一直等待狀態(tài)，無法完成其它操作。

數(shù)據(jù)不一致

在階段二，如果協(xié)調(diào)者只發(fā)送了部分 Commit 消息，此時網(wǎng)絡發(fā)生異常，那么只有部分參與者接收到 Commit 消息，也就是說只有部分參與者提交了事務，使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致。

太過保守

任意一個節(jié)點失敗就會導致整個事務失敗，沒有完善的容錯機制。

2PC 優(yōu)缺點

優(yōu)點：盡量保證了數(shù)據(jù)的強一致，適合對數(shù)據(jù)強一致要求很高的關鍵領域。（其實也不能 100%保證強一致）缺點：實現(xiàn)復雜，犧牲了可用性，對性能影響較大，不適合高并發(fā)高性能場景。

4.2. 補償事務（TCC）

補償事務（TCC）其核心思想是：針對每個操作，都要注冊一個與其對應的確認和補償（撤銷）操作。它分為三個階段：

Try 階段主要是對業(yè)務系統(tǒng)做檢測及資源預留。
Confirm 階段主要是對業(yè)務系統(tǒng)做確認提交，Try 階段執(zhí)行成功并開始執(zhí)行 Confirm 階段時，默認 Confirm 階段是不會出錯的。即：只要 Try 成功，Confirm 一定成功。
Cancel 階段主要是在業(yè)務執(zhí)行錯誤，需要回滾的狀態(tài)下執(zhí)行的業(yè)務取消，預留資源釋放。

舉個例子，假設 Bob 要向 Smith 轉(zhuǎn)賬，思路大概是：

首先在 Try 階段，要先調(diào)用遠程接口把 Smith 和 Bob 的錢給凍結(jié)起來。
在 Confirm 階段，執(zhí)行遠程調(diào)用的轉(zhuǎn)賬的操作，轉(zhuǎn)賬成功進行解凍。
如果第 2 步執(zhí)行成功，那么轉(zhuǎn)賬成功，如果第二步執(zhí)行失敗，則調(diào)用遠程凍結(jié)接口對應的解凍方法 (Cancel)。

TCC 優(yōu)缺點

優(yōu)點：跟 2PC 比起來，實現(xiàn)以及流程相對簡單了一些，但數(shù)據(jù)的一致性比 2PC 也要差一些。
缺點：缺點還是比較明顯的，在 2,3 步中都有可能失敗。TCC 屬于應用層的一種補償方式，所以需要程序員在實現(xiàn)的時候多寫很多補償?shù)拇a，在一些場景中，一些業(yè)務流程可能用 TCC 不太好定義及處理。

4.3. 本地消息表（異步確保）

本地消息表與業(yè)務數(shù)據(jù)表處于同一個數(shù)據(jù)庫中，這樣就能利用本地事務來保證在對這兩個表的操作滿足事務特性。

在分布式事務操作的一方完成寫業(yè)務數(shù)據(jù)的操作之后向本地消息表發(fā)送一個消息，本地事務能保證這個消息一定會被寫入本地消息表中。
之后將本地消息表中的消息轉(zhuǎn)發(fā)到 Kafka 等消息隊列（MQ）中，如果轉(zhuǎn)發(fā)成功則將消息從本地消息表中刪除，否則繼續(xù)重新轉(zhuǎn)發(fā)。
在分布式事務操作的另一方從消息隊列中讀取一個消息，并執(zhí)行消息中的操作。

這種方案遵循 BASE 理論，采用的是最終一致性。

本地消息表利用了本地事務來實現(xiàn)分布式事務，并且使用了消息隊列來保證最終一致性。

本地消息表優(yōu)缺點

優(yōu)點：一種非常經(jīng)典的實現(xiàn)，避免了分布式事務，實現(xiàn)了最終一致性。
缺點：消息表會耦合到業(yè)務系統(tǒng)中，如果沒有封裝好的解決方案，會有很多雜活需要處理。

4.4. MQ 事務消息

有一些第三方的 MQ 是支持事務消息的，比如 RocketMQ，他們支持事務消息的方式也是類似于采用的二階段提交。但是市面上一些主流的 MQ 都是不支持事務消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。

以阿里的 RocketMQ 中間件為例，其思路大致為：

Prepared 消息，會拿到消息的地址。
執(zhí)行本地事務。
通過第一階段拿到的地址去訪問消息，并修改狀態(tài)。

也就是說在業(yè)務方法內(nèi)要想消息隊列提交兩次請求，一次發(fā)送消息和一次確認消息。如果確認消息發(fā)送失敗了 RocketMQ 會定期掃描消息集群中的事務消息，這時候發(fā)現(xiàn)了 Prepared 消息，它會向消息發(fā)送者確認，所以生產(chǎn)方需要實現(xiàn)一個 check 接口，RocketMQ 會根據(jù)發(fā)送端設置的策略來決定是回滾還是繼續(xù)發(fā)送確認消息。這樣就保證了消息發(fā)送與本地事務同時成功或同時失敗。

MQ 事務消息優(yōu)缺點

優(yōu)點：實現(xiàn)了最終一致性，不需要依賴本地數(shù)據(jù)庫事務。
缺點：實現(xiàn)難度大，主流 MQ 不支持。

5. 共識性問題

5.1. Paxos

用于達成共識性問題，即對多個節(jié)點產(chǎn)生的值，該算法能保證只選出唯一一個值。

主要有三類節(jié)點：

提議者（Proposer）：提議一個值；
接受者（Acceptor）：對每個提議進行投票；
告知者（Learner）：被告知投票的結(jié)果，不參與投票過程。

算法需要滿足 safety 和 liveness 兩方面的約束要求（實際上這兩個基礎屬性是大部分分布式算法都該考慮的）：

safety：保證決議結(jié)果是對的，無歧義的，不會出現(xiàn)錯誤情況。
- 決議（value）只有在被 proposers 提出的 proposal 才能被最終批準；
- 在一次執(zhí)行實例中，只批準（chosen）一個最終決議，意味著多數(shù)接受（accept）的結(jié)果能成為決議；
liveness：保證決議過程能在有限時間內(nèi)完成。
- 決議總會產(chǎn)生，并且 learners 能獲得被批準（chosen）的決議。

基本過程包括 proposer 提出提案，先爭取大多數(shù) acceptor 的支持，超過一半支持時，則發(fā)送結(jié)案結(jié)果給所有人進行確認。一個潛在的問題是 proposer 在此過程中出現(xiàn)故障，可以通過超時機制來解決。極為湊巧的情況下，每次新的一輪提案的 proposer 都恰好故障，系統(tǒng)則永遠無法達成一致（概率很?。?。

Paxos 能保證在超過 1/2 的正常節(jié)點存在時，系統(tǒng)能達成共識。

單個提案者+多接收者

如果系統(tǒng)中限定只有某個特定節(jié)點是提案者，那么一致性肯定能達成（只有一個方案，要么達成，要么失?。Ｌ岚刚咧灰盏搅藖碜远鄶?shù)接收者的投票，即可認為通過，因為系統(tǒng)中不存在其他的提案。

但一旦提案者故障，則系統(tǒng)無法工作。

多個提案者+單個接收者

限定某個節(jié)點作為接收者。這種情況下，共識也很容易達成，接收者收到多個提案，選第一個提案作為決議，拒絕掉后續(xù)的提案即可。

缺陷也是容易發(fā)生單點故障，包括接收者故障或首個提案者節(jié)點故障。

以上兩種情形其實類似主從模式，雖然不那么可靠，但因為原理簡單而被廣泛采用。

當提案者和接收者都推廣到多個的情形，會出現(xiàn)一些挑戰(zhàn)。

多個提案者+多個接收者

既然限定單提案者或單接收者都會出現(xiàn)故障，那么就得允許出現(xiàn)多個提案者和多個接收者。問題一下子變得復雜了。

一種情況是同一時間片段（如一個提案周期）內(nèi)只有一個提案者，這時可以退化到單提案者的情形。需要設計一種機制來保障提案者的正確產(chǎn)生，例如按照時間、序列、或者大家猜拳（出一個數(shù)字來比較）之類。考慮到分布式系統(tǒng)要處理的工作量很大，這個過程要盡量高效，滿足這一條件的機制非常難設計。

另一種情況是允許同一時間片段內(nèi)可以出現(xiàn)多個提案者。那同一個節(jié)點可能收到多份提案，怎么對他們進行區(qū)分呢？這個時候采用只接受第一個提案而拒絕后續(xù)提案的方法也不適用。很自然的，提案需要帶上不同的序號。節(jié)點需要根據(jù)提案序號來判斷接受哪個。比如接受其中序號較大（往往意味著是接受新提出的，因為舊提案者故障概率更大）的提案。

如何為提案分配序號呢？一種可能方案是每個節(jié)點的提案數(shù)字區(qū)間彼此隔離開，互相不沖突。為了滿足遞增的需求可以配合用時間戳作為前綴字段。

此外，提案者即便收到了多數(shù)接收者的投票，也不敢說就一定通過。因為在此過程中系統(tǒng)可能還有其它的提案。

5.2. Raft

Raft 算法是 Paxos 算法的一種簡化實現(xiàn)。

包括三種角色：leader、candidate 和 follower，其基本過程為：

Leader 選舉 - 每個 candidate 隨機經(jīng)過一定時間都會提出選舉方案，最近階段中得票最多者被選為 leader；
同步 log - leader 會找到系統(tǒng)中 log 最新的記錄，并強制所有的 follower 來刷新到這個記錄；

注：此處 log 并非是指日志消息，而是各種事件的發(fā)生記錄。

單個 Candidate 的競選

有三種節(jié)點：Follower、Candidate 和 Leader。Leader 會周期性的發(fā)送心跳包給 Follower。每個 Follower 都設置了一個隨機的競選超時時間，一般為 150ms~300ms，如果在這個時間內(nèi)沒有收到 Leader 的心跳包，就會變成 Candidate，進入競選階段。

下圖表示一個分布式系統(tǒng)的最初階段，此時只有 Follower，沒有 Leader。Follower A 等待一個隨機的競選超時時間之后，沒收到 Leader 發(fā)來的心跳包，因此進入競選階段。

此時 A 發(fā)送投票請求給其它所有節(jié)點。

其它節(jié)點會對請求進行回復，如果超過一半的節(jié)點回復了，那么該 Candidate 就會變成 Leader。

之后 Leader 會周期性地發(fā)送心跳包給 Follower，F(xiàn)ollower 接收到心跳包，會重新開始計時。

多個 Candidate 競選

如果有多個 Follower 成為 Candidate，并且所獲得票數(shù)相同，那么就需要重新開始投票，例如下圖中 Candidate B 和 Candidate D 都獲得兩票，因此需要重新開始投票。

當重新開始投票時，由于每個節(jié)點設置的隨機競選超時時間不同，因此能下一次再次出現(xiàn)多個 Candidate 并獲得同樣票數(shù)的概率很低。

同步日志

來自客戶端的修改都會被傳入 Leader。注意該修改還未被提交，只是寫入日志中。

Leader 會把修改復制到所有 Follower。

Leader 會等待大多數(shù)的 Follower 也進行了修改，然后才將修改提交。

此時 Leader 會通知的所有 Follower 讓它們也提交修改，此時所有節(jié)點的值達成一致。

6. 分布式緩存問題

6.1. 緩存雪崩

緩存雪崩是指：在高并發(fā)場景下，由于原有緩存失效，新緩存未到期間(例如：我們設置緩存時采用了相同的過期時間，在同一時刻出現(xiàn)大面積的緩存過期)，所有原本應該訪問緩存的請求都去查詢數(shù)據(jù)庫了，而對數(shù)據(jù)庫 CPU 和內(nèi)存造成巨大壓力，嚴重的會造成數(shù)據(jù)庫宕機。從而形成一系列連鎖反應，造成整個系統(tǒng)崩潰。

解決方案：

用加鎖或者隊列的方式保證來保證不會有大量的線程對數(shù)據(jù)庫一次性進行讀寫，從而避免失效時大量的并發(fā)請求落到底層存儲系統(tǒng)上。
還有一個簡單的方案，就是將緩存失效時間分散開，不要所有緩存時間長度都設置成 5 分鐘或者 10 分鐘；比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值，比如 1-5 分鐘隨機，這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低，就很難引發(fā)集體失效的事件。

緩存失效時產(chǎn)生的雪崩效應，將所有請求全部放在數(shù)據(jù)庫上，這樣很容易就達到數(shù)據(jù)庫的瓶頸，導致服務無法正常提供。盡量避免這種場景的發(fā)生。

6.2. 緩存穿透

緩存穿透是指：用戶查詢的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫沒有，自然在緩存中也不會有。這樣就導致用戶查詢的時候，在緩存中找不到，每次都要去數(shù)據(jù)庫再查詢一遍，然后返回空（相當于進行了兩次無用的查詢）。這樣請求就繞過緩存直接查數(shù)據(jù)庫，這也是經(jīng)常提的緩存命中率問題。

當在流量較大時，出現(xiàn)這樣的情況，一直請求 DB，很容易導致服務掛掉。

解決方案：

在封裝的緩存 SET 和 GET 部分增加個步驟，如果查詢一個 KEY 不存在，就以這個 KEY 為前綴設定一個標識 KEY；以后再查詢該 KEY 的時候，先查詢標識 KEY，如果標識 KEY 存在，就返回一個協(xié)定好的非 false 或者 NULL 值，然后 APP 做相應的處理，這樣緩存層就不會被穿透。當然這個驗證 KEY 的失效時間不能太長。
如果一個查詢返回的數(shù)據(jù)為空（不管是數(shù)據(jù)不存在，還是系統(tǒng)故障），我們?nèi)匀话堰@個空結(jié)果進行緩存，但它的過期時間會很短，一般只有幾分鐘。
采用布隆過濾器，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個足夠大的 bitmap 中，一個一定不存在的數(shù)據(jù)會被這個 bitmap 攔截掉，從而避免了對底層存儲系統(tǒng)的查詢壓力。

6.3. 緩存預熱

緩存預熱這個應該是一個比較常見的概念，相信很多小伙伴都應該可以很容易的理解，緩存預熱就是系統(tǒng)上線后，將相關的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題！用戶直接查詢事先被預熱的緩存數(shù)據(jù)！

解決方案：

直接寫個緩存刷新頁面，上線時手工操作下；
數(shù)據(jù)量不大，可以在項目啟動的時候自動進行加載；
定時刷新緩存；

6.4. 緩存更新

除了緩存服務器自帶的緩存失效策略之外（Redis 默認的有 6 中策略可供選擇），我們還可以根據(jù)具體的業(yè)務需求進行自定義的緩存淘汰，常見的策略有兩種：

定時去清理過期的緩存；
當有用戶請求過來時，再判斷這個請求所用到的緩存是否過期，過期的話就去底層系統(tǒng)得到新數(shù)據(jù)并更新緩存。

兩者各有優(yōu)劣，第一種的缺點是維護大量緩存的 key 是比較麻煩的，第二種的缺點就是每次用戶請求過來都要判斷緩存失效，邏輯相對比較復雜！具體用哪種方案，大家可以根據(jù)自己的應用場景來權衡。

6.5. 緩存降級

當訪問量劇增、服務出現(xiàn)問題（如響應時間慢或不響應）或非核心服務影響到核心流程的性能時，仍然需要保證服務還是可用的，即使是有損服務。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關鍵數(shù)據(jù)進行自動降級，也可以配置開關實現(xiàn)人工降級。

降級的最終目的是保證核心服務可用，即使是有損的。而且有些服務是無法降級的（如加入購物車、結(jié)算）。

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