一个缓存穿透引发的血案

2010年9月23日，Facebook遭遇了迄今为止最严重的宕机事件之一，网站关闭了4个小时。为恢复工作，不得不让FB下线，影响了10亿用户。

在事后的故障报告中提到：

今天，我们修改了一个错误的配置，每个客户端都看到这个错误的配置，然后试图更新它。因为更新数据需要查询数据库集群，集群很快就被每秒数十万次的查询拖垮。

简单来说，是某个缓存配置失效，大量请求回源到数据库，导致DB压力过大，整体服务不可用，上游重试，整体雪崩。

在高并发系统中，我们或多或少都遇到过类似的缓存穿透到DB，导致压力过大雪崩的问题。

一般是由于多个线程试图并行访问缓存，如果缓存值不存在，那么线程将会同时尝试从数据库获取数据。导致数据库CPU飙升，发生崩溃，对上游表现为超时。上游服务收到超时这种网络错误后，会进行重试，从而放大问题，恶性循环继续。

那怎么解决这种缓存穿透导致的雪崩问题呢？

在止损角度来说有两种方式：防止和减轻。

防止雪崩

增加多级缓存

L1 Cache是内存缓存，L2 Cache是远程缓存。这样好的方式是可以将缓存不存在与失效情况做两种独立的控制，不至于所有流量同时大量涌入DB层。

有一点需要注意，内存缓存需要控制大小，做好淘汰，不然会引起频繁GC问题。

加锁

缓存并发的本质在于并发，也就是同一时刻对于某个竞态资源的争抢。多线程抢夺共享资源。

在高并发场景下，为解决这种资源被争抢的方式一般是加锁。进程内锁解决的是线程的并发资源争抢；分布式锁解决的是分布式进程对资源的争抢。

为具备更高的并发吞吐能力，控制锁粒度是我们需要关注的，通过对某个缓存键加锁，每次只有一个调用者可以访问这个缓存键。其他并发争抢资源的进程必须等到锁的释放。

这里也会有个问题，那些来争抢锁，但是没有获得锁的线程应该怎么处理呢？

一种方式是让线程轮询获取锁，但会造成繁忙的等待。

另一种方式是让线程sleep一段时间，锁释放后发起notify，需要注意惊群问题。

还有一种方式是缓存一个空值，不需要上层进行自动的重试，并发线程里面放一个线程穿透去db获取新值。

我一般的做法是采用双key+防御限流的方案。将多个key失效分散开，极端情况兜底保护db。

防御限流

防御限流就是采用断路器，断路器是反应式的，所以它们无法防止宕机，不过它们可以防止连锁故障的发生。当事态失控时，它们提供了一个终止开关。如果 Facebook 使用了熔断机制，就可以避免让整个网站瘫痪下线。