[go 面试] 缓存策略与应对数据库压力的良方

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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。

// 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。

// 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。

// 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。

// 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)
}