如安在.NET Core中解决缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿问题：多级缓存策略详 ...

魏晓东 · 11 小时前

在构建高性能的分布式体系时，缓存是一个必不可少的组件。它能显著进步体系的响应速率，镌汰对数据库的访问压力。然而，缓存机制的设计需要注意一些常见的问题，如缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿，这些问题若处理不妥，会导致体系性能下降，乃至体系瓦解。
本文将具体介绍如安在.NET Core中解决这些问题，尤其是通过多级缓存策略来进步体系的性能和稳定性。
一、缓存穿透：如何避免查询无效数据

什么是缓存穿透？

缓存穿透是指查询的数据既不在缓存中，也不在数据库中。当发生缓存穿透时，所有的请求都会直接访问数据库，导致数据库压力增大，体系性能下降。典型的例子是，用户查询的某个数据根本不存在，但是每个请求都会直接访问数据库进行查询。
解决方法：

缓存空数据：为了避免每次请求都查询数据库，可以在缓存中生存“空数据”。当查询的数据不存在时，我们将空效果（比方null或空字符串）缓存肯定时间，之后的相同请求将直接从缓存中获取空数据，从而避免重复查询数据库。
1. public async Task<string> GetDataAsync(string key) { var cachedResult = await _cache.GetStringAsync(key); if (cachedResult == null) { // 查询数据库 var dbResult = GetDataFromDatabase(key); if (dbResult == null) { // 数据库中也不存在，缓存空结果 await _cache.SetStringAsync(key, string.Empty, TimeSpan.FromMinutes(5)); // 设置一个较短的过期时间 return null; } // 数据库查询结果缓存 await _cache.SetStringAsync(key, dbResult, TimeSpan.FromMinutes(30)); return dbResult; } return cachedResult == string.Empty ? null : cachedResult; }
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请求参数校验：在查询数据库之前，对请求参数进行校验。如果请求的参数无效（比方非法的ID或格式错误），则可以直接返回错误信息，避免恶意请求或无效请求进入缓存查询逻辑。
比方，检查用户请求的ID是否符合正当格式，若不正当，直接返回错误提示。

二、缓存雪崩：避免大量数据同时失效

什么是缓存雪崩？

缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时候失效，导致大量请求直接访问数据库。这种情况通常发生在缓存的失效时间设置过于集中，导致大量缓存同时过期，从而给数据库带来巨大的负载。
解决方法：

随机过期时间：为每个缓存项设置不同的过期时间，通过加入随机偏移量来避免大量缓存同时过期，分散过期的时间点，镌汰数据库的压力。
1. public void SetCacheWithRandomExpiration(string key, string value) { var randomOffset = new Random().Next(1, 60); // 随机生成1到60分钟的偏移量 _cache.Set(key, value, TimeSpan.FromMinutes(30 + randomOffset)); // 设置缓存，过期时间是30分钟加上偏移量 }
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缓存预热（提前加载缓存）：可以在体系流量较低时（比方凌晨）自动预加载缓存，将热点数据提前加载到缓存中，以避免高峰期大量请求直接访问数据库。
1. public void PreloadCache() { var data = GetDataFromDatabase(); _cache.Set("some_key", data, TimeSpan.FromMinutes(30)); // 预热缓存 }
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使用滑动过期：滑动过期是一种缓存过期策略，不是在固定时间点过期，而是根据缓存的访问时间来重新计算过期时间。比方，每次访问缓存时，过期时间会重新设置。
1. _cache.Set("some_key", value, new MemoryCacheEntryOptions { SlidingExpiration = TimeSpan.FromMinutes(30) // 滑动过期 });
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三、缓存击穿：避免热门数据失效时压力剧增

什么是缓存击穿？

缓存击穿是指某一热点数据的缓存失效，导致大量请求同时访问数据库。通常发生在某些热点数据（如用户信息、商品详情等）缓存过期时。如果没有有效的控制措施，所有请求都将同时查询数据库，给数据库带来巨大的压力。
解决方法：

分布式锁机制：使用分布式锁可以保证同一时候只有一个请求可以或许查询数据库并更新缓存，其他请求则等待获取最新的缓存效果。如许可以避免多个请求同时查询数据库，造成数据库的压力。
1. public async Task<string> GetDataWithLockAsync(string key) { var lockKey = $"{key}_lock"; // 获取分布式锁，确保只有一个线程查询数据库 var lockAcquired = await _redisLock.TryAcquireLockAsync(lockKey, TimeSpan.FromSeconds(10)); if (!lockAcquired) { // 锁被其他请求持有，稍后重试 await Task.Delay(1000); return await GetDataWithLockAsync(key); } try { // 查询缓存 var cachedResult = await _cache.GetStringAsync(key); if (cachedResult != null) { return cachedResult; } // 缓存没有，查询数据库 var dbResult = GetDataFromDatabase(key); await _cache.SetStringAsync(key, dbResult, TimeSpan.FromMinutes(30)); return dbResult; } finally { // 释放锁 await _redisLock.ReleaseLockAsync(lockKey); } }
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多级缓存：本地缓存与分布式缓存结合使用 使用多级缓存策略，首先尝试从本地缓存（如 MemoryCache）获取数据，如果本地缓存中没有，再尝试从分布式缓存（如 Redis）获取，如果Redis中也没有，则最后查询数据库。通过这种方式，我们可以减轻数据库压力，进步缓存命中率。
1. public async Task<string> GetDataWithMultiLevelCache(string key) { // 1. 从本地缓存中查找 var localCache = _memoryCache.Get<string>(key); if (localCache != null) { return localCache; } // 2. 从分布式缓存（如 Redis）获取 var distributedCache = await _redisCache.GetStringAsync(key); if (distributedCache != null) { // 设置本地缓存 _memoryCache.Set(key, distributedCache, TimeSpan.FromMinutes(30)); return distributedCache; } // 3. 从数据库获取 var dbResult = GetDataFromDatabase(key); if (dbResult != null) { _memoryCache.Set(key, dbResult, TimeSpan.FromMinutes(30)); await _redisCache.SetStringAsync(key, dbResult, TimeSpan.FromMinutes(30)); } return dbResult; }
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四、总结

在.NET Core应用中，合理的缓存策略不仅能提拔体系性能，还能有效减轻数据库的负载。面对缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿等问题，我们可以通过以下方式进行优化：

缓存穿透：通过缓存空数据或校验请求参数，避免无效请求频繁访问数据库。
缓存雪崩：通过设置随机过期时间、缓存预热和滑动过期，避免大量数据同时失效。
缓存击穿：使用分布式锁确保只有一个请求可以或许查询数据库，并通过多级缓存策略进步缓存命中率。

通过这些策略的组合应用，可以有效地进步体系的稳定性和性能，从而镌汰对数据库的依赖，确保体系在高并发情况下的稳定运行。

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