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缓存过期之后，如果多个线程同时请求对某个数据的访问，会同时去到数据库，导致数据库瞬间负荷增高。如果代码是基于servlet+ehcache，应该如何减少或避免此种情况？展开阅读全文
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用lock关键字，把写缓存的逻辑做成互斥的。同一时刻仅允许一个线程去写。读与读不互斥，但是读与写，写与写互斥。
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ehcache不是可以设置永不过期么？
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问个问题，你们请求量多大啊， 数据库都承受不了
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你这是叫缓存雪崩吧？可以使用双缓存错开失效时间。。。。。
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问题在于，为什么当缓存过期，你的线程会同时去数据库取数据。
我设想一下，你的缓存的过滤逻辑应该是：
检查缓存是否存在，存在则取出缓存的数据，不存在则去数据库查询。
这样的缓存设计方案，在多线程环境下，是需要做额外同步的。不做同步，有很大几率发生缓存穿透。这种穿透类似于多线程为加锁的懒汉单例访问，导致多次构建对象。如下：
static Object instance = null;
public static Object getInstance(){
if(instance == null){
instance = new Object();
}
return instance;
}
上面代码，在多线程环境下，可能会导致new Object()被执行多次。同样的道理，对于常规缓存操作：
static Map<String,Object> cache = new HashMap<String,Object>();
public static Object getValue(String key){
Object val = cache.get(key);
if(val == null){
val = readFromDB();
cache.put(key,val);
}
return val;
}
此时，readFromDB()可能会被执行多次。
既然已经找到类比的问题，那么就按照类比为题的解决方案来解决就行，对于懒汉单例模式的多线程，通过DLC（双重校验锁定）即可解决。如下：
static voildate Object instance = null;
public static Object getInstance(){
if(instance == null){ //第一重检验
synchronized(App.class){ //锁定，避免其它线程同时进入，导致重复初始化
if(instance == null){ //第二重校验
instance = new Object()
};
}
}
return instance;
}
好，延伸到Cache，由于你使用的是ehcache，ehcache本身是线程安全的Map，所以其get()操作是可以保证volidate语义的，那么，就可以如下实现：
static Map<String,Object> cache = new Cache<String,Object>();
static final int lockCount = 100; //这里声明100个锁对象，锁对象越多，锁粒度越小，吞吐量越高
static Object[] locksForCache = new Object[lockCount ];
static{
for(int i = 0;i<lockCount ;i++){
locksForCache[i] = new Object(); //初始化锁
}
}
public static Object getValue(String key){
Object val = cache.get(key);
if(val == null){ //第一重校验
Object lock = locksForCache[key.hashCode() % locksForCache ];
synchronized(lock){ //加锁
val = cache.get(key);
if(val == null){ //第二重校验
val = readFromDB();
cache.put(key,val);
}
}
}
return val;
}
这样就可以保证对于数据库的读取，只会发生一次，后续的线程将会直接读取后的数据，不会再次读取数据库。缓存穿透问题解决。
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靠谱。
我在想是不是可以使用多线程的方式来提高性能呢？
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这和实际并发量无关，只是想和大家讨论一种解决方案。
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有两种场景：一是缓存失效后，加载开销非常大；二是相关的访问量极大，虽然去数据库加载开销并不大，但是架不住访问量多。
在这两种场景下， 缓存失效（比如过期）时造成的雪崩效应是相当明显的。
一个手段是，去数据库加载的时候，只允许一个线程进去加载，先读缓存，未命中的情况下，你的loadXxxFromDB方法加个synchronized，然后在方法里再先多读一次缓存就可以。好处是实施起来比较简单，可以一定程度上缓解。但它的缺点在于，第一，如果你的服务器是一个集群，那么仍然存在不同的服务器同时加载的问题（解决办法是基于远端缓存做个分布式锁，实施起来稍微繁琐一点）；另外一个问题是，当你的一个线程在加载的时候，其它线程需要等待锁，这样这个调用的响应时间（RT）并未显著降低，如果读数据库时间较长，并且并发进入的请求又比较多，可能会出现线程池满的情况。
另外一个办法就是，有一个异步的任务，在后台自动刷，相当于预热，这样性能肯定是最好的，就是开发上麻烦点。
我在我开发的JetCache中实现了自动刷新，不过尚未支持ehcache（当前只支持tair和redis）：
https://github.com/alibaba/jetcache/wiki/AdvancedCacheAPI#自动刷新缓存
使用代码如下
@CreateCache
private Cache<String, Long> orderSumCache;
@PostConstruct
public void init(){
RefreshPolicy policy = RefreshPolicy.newPolicy(1, TimeUnit.MINUTES)
.stopRefreshAfterLastAccess(30, TimeUnit.MINUTES);
userCache.config().setLoader(this::loadOrderSumFromDatabase);
userCache.config().setRefreshPolicy(policy);
}
以上代码指定针对某个key调用get方法以后，缓存会自动每1分钟刷新一次，如果该key30分钟内没有访问，则停止刷新。在一个应用集群中，每个刷新周期内只会有一个服务器去刷新，这是通过Cache接口上的tryLock实现了排他锁定。
由于注解上的属性只能是常量，所以没法在CreateCache注解里面配置loader，就在初始化方法里面进行设置了，代码稍微多了一点，见谅。
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