Caffeine缓存过期后缓存击穿问题？RefreshAfterWrite与异步加载机制

好的，我们开始。

Caffeine 缓存过期后缓存击穿问题与 RefreshAfterWrite 异步加载机制

大家好，今天我们来探讨一个在实际开发中经常遇到的问题：Caffeine 缓存过期后的缓存击穿，以及如何利用 Caffeine 提供的 refreshAfterWrite 机制结合异步加载来优雅地解决这个问题。

1. 缓存击穿的概念

首先，我们来明确一下缓存击穿的概念。缓存击穿是指：当缓存中某个热点数据过期时，此时有大量的请求同时到达，由于缓存中没有该数据，所有请求都会直接穿透到数据库，导致数据库压力剧增，甚至崩溃。

想象一下这样的场景：你在做一个电商秒杀活动，秒杀商品的库存信息缓存在 Caffeine 中。当秒杀开始时，缓存中的库存数据过期，这时大量的用户同时涌入，请求获取商品库存，由于缓存失效，所有请求都直接打到数据库，数据库瞬间承受巨大的压力，可能导致服务崩溃。

2. 缓存击穿的危害

缓存击穿的危害是显而易见的：

• 数据库压力剧增： 大量请求直接访问数据库，导致数据库负载过高。
• 服务响应时间变慢： 数据库处理能力有限，响应时间会明显变慢，影响用户体验。
• 服务崩溃： 在极端情况下，数据库可能因为负载过高而崩溃，导致整个服务不可用。

3. 常见的缓存击穿解决方案

常见的缓存击穿解决方案有很多，包括：

• 设置合理的过期时间： 避免热点数据同时过期。
• 互斥锁（Mutex）： 只允许一个请求去数据库加载数据，其他请求等待。
• 永不过期： 缓存永不过期，通过后台线程定时更新。
• RefreshAhead： 在缓存过期前，提前异步刷新。

今天我们主要探讨 Caffeine 提供的 refreshAfterWrite 机制，它属于 RefreshAhead 的一种实现。

4. Caffeine refreshAfterWrite 机制

refreshAfterWrite 是 Caffeine 提供的一种异步刷新机制。它的工作原理是：当缓存项被访问时，如果该缓存项的上次写入时间距离当前时间超过了指定的时间间隔，那么 Caffeine 会异步地重新加载该缓存项。

关键点：

• 异步刷新： 重新加载数据是异步进行的，不会阻塞当前请求。
• 过期后触发： 只有在缓存项过期后，并且被访问时，才会触发刷新。
• 防止击穿： 在刷新期间，仍然返回旧值，保证服务的可用性。

5. refreshAfterWrite 的优势

相比于其他解决方案，refreshAfterWrite 具有以下优势：

• 减少数据库压力： 异步刷新可以平摊数据库的负载，避免瞬间的压力。
• 保证服务可用性： 在刷新期间，仍然返回旧值，保证服务的可用性，用户不会感知到缓存失效。
• 配置简单： Caffeine 提供了简单的 API 进行配置，易于使用。

6. 代码示例：使用 refreshAfterWrite 解决缓存击穿

下面我们通过一个代码示例来演示如何使用 refreshAfterWrite 解决缓存击穿问题。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineRefreshExample {

    private static final ExecutorService refreshExecutor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) // 缓存项在写入 5 秒后，如果被访问，则异步刷新
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) // 缓存项在写入 10 秒后过期，即使没有被访问也会过期
                .build(key -> loadDataFromDatabase(key));

        // 模拟大量请求
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            final int requestId = i;
            new Thread(() -> {
                String data = cache.get("product_1", k -> loadDataFromDatabase(k));
                System.out.println("Request " + requestId + ": " + data);
                try {
                    Thread.sleep(100); // 模拟请求处理时间
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }

        Thread.sleep(12000); // 等待一段时间，观察缓存刷新情况
        System.out.println("After 12 seconds: " + cache.get("product_1", k -> loadDataFromDatabase(k)));

        refreshExecutor.shutdown();
    }

    private static String loadDataFromDatabase(String key) {
        System.out.println("Loading data from database for key: " + key);
        // 模拟从数据库加载数据，耗时操作
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "Data for " + key + " from database";
    }
}

代码解释：

1. 创建 Cache 对象： 使用 Caffeine.newBuilder() 创建 Cache 对象。
2. 配置 refreshAfterWrite： 使用 refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) 配置缓存项在写入 5 秒后，如果被访问，则异步刷新。
3. 配置 expireAfterWrite： 使用 expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) 配置缓存项在写入 10 秒后过期。这确保了即使没有请求访问，缓存最终也会失效。
4. build(key -> loadDataFromDatabase(key))： build 方法接受一个 Function 对象，用于指定如何加载数据。 loadDataFromDatabase 方法模拟从数据库加载数据，这是一个耗时操作。
5. 模拟大量请求： 创建多个线程模拟大量请求同时访问缓存。
6. cache.get(key, k -> loadDataFromDatabase(k))： 使用 cache.get 方法获取缓存项。如果缓存中存在该项，则直接返回；否则，调用 loadDataFromDatabase 方法加载数据，并将其放入缓存。
7. 异步加载数据： 当缓存项过期后，并且被访问时，refreshAfterWrite 机制会异步地调用 loadDataFromDatabase 方法重新加载数据。
8. 线程池： 使用线程池来执行异步刷新任务。

运行结果分析：

• 在程序运行的前 5 秒内，只有一个请求会真正访问数据库，其余请求都从缓存中获取数据。
• 5 秒后，当缓存项过期时，如果被访问，则会触发异步刷新。
• 在异步刷新期间，仍然返回旧值，保证服务的可用性。
• 10 秒后，即使没有请求访问，缓存也会过期。

7. 异步加载机制的优化

在上面的示例中，我们使用了简单的 loadDataFromDatabase 方法来模拟从数据库加载数据。在实际开发中，我们可以使用更高级的异步加载机制，例如：

• CompletableFuture： 使用 CompletableFuture 可以方便地进行异步编程，并处理加载过程中的异常。
• Reactive Streams： 使用 Reactive Streams 可以处理大量的数据流，并实现背压机制。

下面是一个使用 CompletableFuture 的示例：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineRefreshCompletableFutureExample {

    private static final ExecutorService refreshExecutor = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
                .build(key -> loadDataAsync(key).join()); // 使用 join() 阻塞等待异步结果
        // 或者使用 buildAsync
        //.buildAsync((key, executor) -> loadDataAsync(key));

        // 模拟大量请求
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            final int requestId = i;
            new Thread(() -> {
                String data = cache.get("product_1", k -> loadDataAsync(k).join());
                System.out.println("Request " + requestId + ": " + data);
                try {
                    Thread.sleep(100); // 模拟请求处理时间
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }

        Thread.sleep(12000); // 等待一段时间，观察缓存刷新情况
        System.out.println("After 12 seconds: " + cache.get("product_1", k -> loadDataAsync(k).join()));

        refreshExecutor.shutdown();
    }

    private static CompletableFuture<String> loadDataAsync(String key) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println("Loading data from database asynchronously for key: " + key);
            // 模拟从数据库加载数据，耗时操作
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return "Data for " + key + " from database (async)";
        }, refreshExecutor);
    }
}

代码解释：

1. loadDataAsync 方法： 使用 CompletableFuture.supplyAsync 方法异步地加载数据。
2. 线程池： 使用线程池来执行异步加载任务。
3. cache.get(key, k -> loadDataAsync(k).join())： 使用 join() 阻塞直到异步任务完成。注意：在 build 方法中使用 buildAsync 可以避免在构建缓存时阻塞。

8. refreshAfterWrite 的注意事项

在使用 refreshAfterWrite 时，需要注意以下几点：

• 选择合适的刷新间隔： 刷新间隔需要根据实际情况进行调整，过短会导致频繁刷新，增加数据库压力；过长会导致数据不及时更新。
• 处理加载异常： 在加载数据时，可能会发生异常，需要进行适当的处理，例如：重试、降级等。
• 监控缓存状态： 需要监控缓存的命中率、加载时间等指标，以便及时发现和解决问题。
• 考虑数据一致性： refreshAfterWrite 只能保证最终一致性，如果对数据一致性要求较高，需要使用其他方案。
• 线程池配置： 异步刷新依赖于线程池，需要合理配置线程池的大小，避免资源耗尽。

9. 不同方案对比

为了更好地理解 refreshAfterWrite 的优缺点，我们将其与其他常见的缓存击穿解决方案进行对比：

方案	优点	缺点	适用场景
设置合理过期时间	简单易用，能够避免所有数据同时过期。	无法完全避免缓存击穿，仍然可能存在热点数据过期的情况。	适用于对数据实时性要求不高，且数据访问频率相对均匀的场景。
互斥锁	能够保证只有一个请求访问数据库，避免数据库压力过大。	会阻塞其他请求，降低系统的并发能力，用户体验较差。	适用于对数据一致性要求较高，且能够容忍一定延迟的场景。
永不过期	能够完全避免缓存击穿。	数据可能不是最新的，存在数据不一致的风险，需要定期更新缓存。	适用于对数据实时性要求不高，且数据更新频率较低的场景。
refreshAfterWrite	能够在缓存过期后异步刷新，平摊数据库负载，保证服务可用性。	只能保证最终一致性，可能存在短暂的数据不一致的情况，需要合理配置刷新间隔。	适用于对数据实时性要求不高，但需要保证服务可用性的场景。

10. 一个表格总结 refreshAfterWrite 的配置选项

配置选项	类型	描述
refreshAfterWrite	long, TimeUnit	指定缓存项在写入后多久，如果被访问，则异步刷新。例如：refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) 表示缓存项在写入 5 秒后，如果被访问，则异步刷新。
expireAfterWrite	long, TimeUnit	指定缓存项在写入后多久过期，即使没有被访问也会过期。例如：expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) 表示缓存项在写入 10 秒后过期。
build 或 buildAsync	CacheLoader 或 AsyncCacheLoader	指定如何加载数据。build 方法接受一个 CacheLoader 对象，用于同步加载数据；buildAsync 方法接受一个 AsyncCacheLoader 对象，用于异步加载数据。AsyncCacheLoader 接口提供了更多控制异步加载过程的选项，例如可以指定用于执行加载任务的 Executor。使用 buildAsync 可以更好地与 refreshAfterWrite 结合，避免阻塞缓存的构建过程。

11. 总结与建议

refreshAfterWrite 是一种有效的缓存击穿解决方案，它可以减少数据库压力，保证服务可用性。但是，在使用 refreshAfterWrite 时，需要根据实际情况进行配置，并注意处理加载异常，监控缓存状态。 结合 CompletableFuture 或其他异步编程模型，可以进一步优化缓存的加载性能和响应速度。最终选择哪种方案，需要根据具体的业务场景和需求进行权衡。 理解其机制，合理配置，才能发挥其最大效用。