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 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（注释：第1,2种方法来自Tim Yang博客）

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

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：

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：

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。

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：

       之前在缓存雪崩那篇文章提到了netflix的hystrix，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。 

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。

五、参考文献：（本文部分代码和图来自如下两篇博客）

1. Memcache mutex设计模式(Tim Yang)
2. cache中的key mutex问题解决及延伸应用
3. 谈谈Redis的SETNX