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缓存热点key问题(mutex key)

NoSQL 阿尤 88浏览 0评论
一、引出热点key问题
 

       我们通常使用 缓存 + 过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度,减少了后端负载,同时保证功能的更新,一般情况下这种模式已经基本满足要求了。

       但是有两个问题如果同时出现,可能就会对系统造成致命的危害:

      (1) 这个key是一个热点key(例如一个重要的新闻,一个热门的八卦新闻等等),所以这种key访问量可能非常大。

      (2) 缓存的构建是需要一定时间的。(可能是一个复杂计算,例如复杂的sql、多次IO、多个依赖(各种接口)等等)

 

       于是就会出现一个致命问题:在缓存失效的瞬间,有大量线程来构建缓存(见下图),造成后端负载加大,甚至可能会让系统崩溃 。

 

二、四种解决方案

 

我们的目标是:尽量少的线程构建缓存(甚至是一个) + 数据一致性 + 较少的潜在危险,下面会介绍四种方法来解决这个问题:


1. 使用互斥锁(mutex key): 这种解决方案思路比较简单,就是只让一个线程构建缓存,其他线程等待构建缓存的线程执行完,重新从缓存获取数据就可以了(如下图)



     如果是单机,可以用synchronized或者lock来处理,如果是分布式环境可以用分布式锁就可以了(分布式锁,可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加节点操作)。

     下面是Tim yang博客的代码,是memcache的伪代码实现

      

Java代码  
if (memcache.get(key) == null) {  
    // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
        value = db.get(key);  
        memcache.set(key, value);  
        memcache.delete(key_mutex);  
    } else {  
        sleep(50);  
        retry();  
    }  
}  
     
 

      如果换成redis,就是

Java代码  
String get(String key) {  
   String value = redis.get(key);  
   if (value  == null) {  
    if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {  
        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
        redis.expire(key_mutex, 3 * 60)  
        value = db.get(key);  
        redis.set(key, value);  
        redis.delete(key_mutex);  
    } else {  
        //其他线程休息50毫秒后重试  
        Thread.sleep(50);  
        get(key);  
    }  
  }  
}  
 
 

       

2. "提前"使用互斥锁(mutex key):

   在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下:

 

Java代码  
v = memcache.get(key);  
if (v == null) {  
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
        value = db.get(key);  
        memcache.set(key, value);  
        memcache.delete(key_mutex);  
    } else {  
        sleep(50);  
        retry();  
    }  
} else {  
    if (v.timeout <= now()) {  
        if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
            // extend the timeout for other threads  
            v.timeout += 3 * 60 * 1000;  
            memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);  
  
            // load the latest value from db  
            v = db.get(key);  
            v.timeout = KEY_TIMEOUT;  
            memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);  
            memcache.delete(key_mutex);  
        } else {  
            sleep(50);  
            retry();  
        }  
    }  
}  
 

 

 

3. "永远不过期":

    

    这里的“永远不过期”包含两层意思:

    (1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

    (2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

   
    从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据,但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

   

Java代码  
String get(final String key) {  
        V v = redis.get(key);  
        String value = v.getValue();  
        long timeout = v.getTimeout();  
        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  
            // 异步更新后台异常执行  
            threadPool.execute(new Runnable() {  
                public void run() {  
                    String keyMutex = "mutex:" + key;  
                    if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {  
                        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
                        redis.expire(keyMutex, 3 * 60);  
                        String dbValue = db.get(key);  
                        redis.set(key, dbValue);  
                        redis.delete(keyMutex);  
                    }  
                }  
            });  
        }  
        return value;  
    }  
 

 

 

4. 资源保护:

       可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。  



三、四种方案对比:

 

      作为一个并发量较大的互联网应用,我们的目标有3个:

      1. 加快用户访问速度,提高用户体验。

      2. 降低后端负载,保证系统平稳。

      3. 保证数据“尽可能”及时更新(要不要完全一致,取决于业务,而不是技术。)

      所以第二节中提到的四种方法,可以做如下比较,还是那就话:没有最好,只有最合适。 

解决方案 优点 缺点
简单分布式锁(Tim yang)

 1. 思路简单

2. 保证一致性

1. 代码复杂度增大

2. 存在死锁的风险

3. 存在线程池阻塞的风险

加另外一个过期时间(Tim yang)  1. 保证一致性 同上 
不过期(本文)

1. 异步构建缓存,不会阻塞线程池

1. 不保证一致性。

2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。

3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。

资源隔离组件hystrix(本文)

1. hystrix技术成熟,有效保证后端。

2. hystrix监控强大。

 

 

1. 部分访问存在降级策略。


四、总结

   1.  热点key + 过期时间 + 复杂的构建缓存过程 => mutex key问题

   2. 构建缓存一个线程做就可以了。

   3. 四种解决方案:没有最佳只有最合适。

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