[go 面试] 缓存策略与应对数据库压力的良方

> 关注公众号【爱发白日梦的后端】分享技术干货、读书笔记、开源项目、实战经验、高效开发工具等，您的关注将是我的更新动力！ 在高并发场景中，缓存是提高系统性能的关键利器。然而，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题可能会给系统带来严重的负担。本文将深入探讨这些问题，并提供有效的解决办法，使用 Go 语言示例代码。 ## 1. 缓存穿透 ### 1.1 问题描述 缓存穿透是指每次查询都没有命中缓存，导致每次都需要去数据库中查询，可能引起数据库压力剧增。 ### 1.2 解决办法 为不存在的数据设置缓存空值，防止频繁查询数据库。同时，为了健壮性，需要设置这些缓存空值的过期时间，以避免无效的缓存占用内存。 ```go // 示例代码 func queryDataFromCacheOrDB(key string) (string, error) { // 查询缓存 data, err := cache.Get(key) if err == nil { return data, nil } // 查询数据库 data = queryDataFromDB(key) // 将数据写入缓存，设置过期时间 cache.Set(key, data, expirationTime) return data, nil } ``` ## 2. 缓存击穿 ### 2.1 问题描述 在高并发情况下，大量请求同时查询同一个缓存键，若该缓存刚好失效，将导致同时有大量请求直接访问数据库，增加数据库负载。 ### 2.2 解决办法 采用锁的机制，只有第一个获取锁的线程去请求数据库，并在数据库返回后更新缓存。其他线程在拿到锁后需要重新查询一次缓存，避免重复访问数据库。 ```go // 示例代码 func queryDataWithLock(key string) (string, error) { // 尝试获取锁 if acquireLock(key) { defer releaseLock(key) // 查询缓存 data, err := cache.Get(key) if err == nil { return data, nil } // 查询数据库 data = queryDataFromDB(key) // 将数据写入缓存，设置过期时间 cache.Set(key, data, expirationTime) return data, nil } // 获取锁失败，等待一段时间后重试 time.Sleep(retryInterval) return queryDataWithLock(key) } ``` ## 3. 缓存雪崩 ### 3.1 问题描述 缓存中大量数据同时失效，导致大量请求直接访问后端数据库，可能引发数据库宕机。 ### 3.2 解决办法 - 使用集群，减少宕机几率。 - 限流和降级，保护后端服务。 - 设置合理的缓存过期时间，分散缓存失效时间。 - 热点数据预加载，提前刷新缓存。 - 添加缓存失效的随机性，防止同时失效。 - 多级缓存，使用本地缓存和分布式缓存。 - 实时监控和预警，及时发现异常并采取措施。 ```go // 示例代码 func queryDataFromCacheOrDBWithExpiration(key string) (string, error) { // 查询缓存 data, err := cache.Get(key) if err == nil { return data, nil } // 查询数据库 data = queryDataFromDB(key) // 将数据写入缓存，设置合理的过期时间 cache.Set(key, data, calculateExpirationTime()) return data, nil } ``` ## 4. 解决热点数据集中失效的问题 ### 4.1 问题描述 热点数据集中失效时，可能导致大量请求同时访问数据库，引起数据库压力激增。 ### 4.2 解决办法 - 设置不同的失效时间，分散缓存失效时机。 - 采用加锁机制，确保只有一个线程更新缓存。 - 永不失效，通过定时任务对即将失效的缓存进行更新和设置失效时间。 ```go // 示例代码 func queryHotDataFromCacheOrDB(key string) (string, error) { // 查询缓存 data, err := cache.Get(key) if err == nil { return data, nil } // 尝试获取锁 if acquireLock(key) { defer releaseLock(key) // 重新查询缓存 data, err := cache.Get(key) if err == nil { return data, nil } // 查询数据库 data = queryDataFromDB(key) // 将数据写入缓存，永不失效 cache.Set(key, data, neverExpire) return data, nil } // 获取锁失败，等待一段时间后重试 time.Sleep(retryInterval) return queryHotDataFromCacheOrDB(key) } ``` 通过以上[策略](http://baidu.com)，可以更好地应对缓存问题，保障系统的稳定性和性能。选择合适的解决方案，取决于具体的业务场景和需求。