基于双层缓存（DLC）机制解决热点缓存并发重建问题

作者：xfgg

2023-06-19
福建
本文字数：2178 字
阅读完需：约 7 分钟

引言

缓存是一种用于存储临时数据的技术，在提高系统性能和响应速度方面非常重要。通过缓存常用数据，可以有效减少对后端数据源的访问压力和延迟。然而，在高并发场景中，热点数据的缓存可能会引发并发重建问题，导致系统性能下降和响应变慢。本文将介绍双层缓存（DLC）机制，并探讨如何在 Java 中设计基于 DLC 机制的缓存策略以解决热点缓存并发重建问题。

热点缓存并发重建问题的成因与影响

在热点缓存中，某些数据可能会在相同时间被大量用户请求。如果该数据的缓存失效（如过期），这将导致大量请求同时访问后端数据源来获取数据。此操作会造成后端数据源的压力激增，甚至可能导致雪崩效应，从而影响系统性能和稳定性。

双层缓存（DLC）机制概述

双层缓存（DLC）机制通过在系统中使用两层缓存（L1 和 L2）及锁机制来解决热点缓存并发重建问题。L1 缓存通常是一个本地缓存，而 L2 缓存常为分布式缓存（如 Redis）。当 L1 缓存失效时，请求者将被定向到 L2 缓存，如果 L2 缓存也失效，则会触发数据的重建，并将结果存储到 L2 缓存中。在此过程中，仅有一个请求者负责重建数据，防止了大量请求同时访问后端数据源。

实现基于 DLC 机制的热点缓存方案

设计与实现 DLC 机制的热点缓存方案

以下是一个基于 DLC 机制的 Java 缓存类示例：

public class DoubleLayerCache {    // L1 缓存通常是一个本地缓存（如 ConcurrentMap）    private ConcurrentMap<String, Object> l1Cache;    // L2 缓存通常是一个分布式缓存    private DistributedCache l2Cache;
    // 构造方法    public DoubleLayerCache(DistributedCache l2Cache) {        this.l2Cache = l2Cache;        l1Cache = new ConcurrentHashMap<>();    }
    // 通过键获取缓存的值    public Object get(String key) {        // 尝试从 L1 缓存获取数据        Object value = l1Cache.get(key);
        // 如果 L1 缓存中不存在数据，尝试从 L2 缓存获取        if (value == null) {            synchronized (l1Cache) {                value = l2Cache.get(key);                if (value != null) {                    l1Cache.put(key, value);                }            }        }        return value;    }
    // 设置缓存数据    public void set(String key, Object value) {        l1Cache.put(key, value);        l2Cache.set(key, value);    }}

复制代码

设定缓存失效策略

在使用 DLC 机制时，需要为 L1 和 L2 缓存设置合适的失效策略。例如，可以设定相同的失效时间，或在 L2 缓存失效时间稍长于 L1 缓存的基础上，设置一个随机因子以避免缓存同时失效的情况。

public class DoubleLayerCache {    // 设置 L1 缓存失效时间    public void setL1Expiration(long expirationTime) {        //...    }
    // 设置 L2 缓存失效时间    public void setL2Expiration(long baseExpirationTime, long randomFactor) {        //...    }}

复制代码

设计并发重建锁机制

为防止多个请求同时触发数据重建，可以引入锁机制。可以使用 synchronized 或 ReentrantLock 等方式实现此功能。

public class DoubleLayerCache {    // ...    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    public Object getWithLock(String key, Supplier<Object> dataProvider) {        Object value = l1Cache.get(key);        if (value == null) {            // 先尝试获取锁，获取失败则跳过            if (lock.tryLock()) {                try {                    // 从后端数据源加载数据                    value = dataProvider.get();                    // 将数据写入 L1 缓存和 L2 缓存                    set(key, value);                } finally {                    lock.unlock();                }            }        }        return value;    }}

复制代码

实战案例：应用 DLC 机制优化电商系统热门商品缓存

在一个电商系统中，热门商品是一个典型的热点缓存数据。如果不使用 DLC 机制，可能会导致大量用户请求同时访问数据库以获取热门商品信息。我们可以通过实施以下策略来优化此类场景：

构建一个带 DLC 机制的热点缓存；
设计访问热门商品信息时的缓存失效策略；
加锁机制确保只有一个请求访问数据源；
在获取热门商品信息时，根据需要从 L1 和 L2 缓存中读取以提高性能。

通过以上措施的优化，我们可以提高系统性能并减小对数据库的访问压力。

对比其他缓存并发重建方案

其他常见的并发重建解决方案包括：

互斥锁：在数据重建过程中阻止其他请求访问数据源。但该方法可能会导致请求等待时间过长，降低系统性能。
使用阻塞队列（例如 Guava cache）：当缓存失效时，使用一个阻塞队列来等待数据重建完成。然而在高并发场景下，这种方法可能会导致线程阻塞，影响系统性能。

高可用性与容错性考虑

为确保系统缓存的高可用性和容错性，可以采取以下措施：

引入集群方式以保障缓存可用性；
实现缓存重连与故障恢复策略。

总结

本文详细介绍了 Java 中基于双层缓存（DLC）机制的缓存策略设计。通过实现高效的并发重建锁机制和合理的缓存失效策略，DLC 机制能够显著提升系统的性能和稳定性。在实际项目中，开发者应根据系统需求和业务场景选择合适的缓存并发重建解决方案。

发布于: 刚刚阅读数: 4

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/e6497fbd29ab4e91f1ef959aa】。未经作者许可，禁止转载。

xfgg

关注

THINK TWICE！ CODE ONCE！ 2022-11-03 加入

目前：全栈工程师（前端+后端+大数据）目标：架构师

发布

暂无评论

创作场景

基于双层缓存（DLC）机制解决热点缓存并发重建问题

引言

热点缓存并发重建问题的成因与影响

双层缓存（DLC）机制概述

实现基于 DLC 机制的热点缓存方案

设计与实现 DLC 机制的热点缓存方案

设定缓存失效策略

设计并发重建锁机制

实战案例：应用 DLC 机制优化电商系统热门商品缓存

对比其他缓存并发重建方案

高可用性与容错性考虑

总结

xfgg

评论