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How a Cache Stampede Caused One of Facebook’s Biggest Outages

2010年9月23，这个世界上最大的社交平台项目facebook，遭遇了最严重宕机故障之一，以至于facebook网站4个小时后才恢复运行。而且这次事故非常极端，工程师不得不先让facebook下线，才能恢复。虽然10年前的facebook远没有现在这么大，不过仍然有超过10亿用户，人们去twitter上抱怨或者取笑这次故障。

那么，导致是什么原因导致这次facebook宕机呢？

Today we made a change to the persistent copy of a configuration value that was interpreted as invalid. This meant that every single client saw the invalid value and attempted to fix it. Because the fix involves making a query to a cluster of databases, that cluster was quickly overwhelmed by hundreds of thousands of queries a second.

一个错误的配置变更，导致大量的请求击穿缓存，直达数据库。我们把这种现象称之为cache stampede，wiki地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_stampede。这在技术行业是一个非常普遍的问题，很多公司都出现过类似的事故，无数工程师为了不让自己的项目遭遇这样的问题做了大量的工作。

1、什么是缓存踩踏

cache stampede是指很多线程尝试并行访问缓存，如果缓存中不存在要访问的数据，那么这时候，线程一般会请求数据库获取它们需要的数据（所以cache stampede可以翻译成缓存踩踏。和缓存穿透有点不一样，Cache Stampede的重点是很多的线程穿透缓存）。

缓存踩踏破坏性这么大的主要原因是，它可能会导致故障雪崩，也就是说一个故障接着一个故障：

1. 大量线程并发请求没有从缓存中获取到数据，导致这些请求都会落到数据库上。

2. 数据库由于恐怖的CPU毛刺而宕机，从而导致大量的超时错误。

3. 请求线程接收到超时后，又不断重试请求，从而又导致新一轮的灾难。

4. 反反复复，无穷无尽。

需要说明的是，即使你没有 Facebook 那样的规模，也会遇到这个问题，因为它与规模无关。这个问题一直困扰着初创公司和科技巨头。

2、如何阻止缓存踩踏

这是个很好的问题，在这篇文章中，我们将探索不同的策略来缓解甚至阻止缓存踩踏的出现。毕竟，你也不想等到你自己的服务出现问题后，才想到要学习如何预防。

2.1 增加更多的缓存

一个很简单的方法就是增加更多的缓存，它的原理有点类似操作系统的多级缓存。操作系统使用了一个缓存层次结构（L1、L2、L3），为了更快速的访问。参考操作系统，你也能在你的应用中引入多级缓存。比如本地内存缓存叫做L1缓存（例如Guava Cache，Caffeine），远程缓存叫做L2缓存（例如Redis，memcached）：

这个策略对那些频繁访问的数据来说是非常有用的。即使L2缓存中的Key失效了，L1缓存中仍然有值，能够挡住大量请求不会打到数据库上。

然后，这种方法需要做一些取舍，在应用服务器本地缓存中缓存数据可能会导致OOM。在使用本地缓存的时候要非常小心，尤其当你会缓存一些大量数据的时候。

另外，这个策略在接下来我要说的这种情况下仍然没有作用。例如，当一个有很多粉丝的大V上传了一个新的照片或者视频到他们的社交账号上，这时候大量粉丝被提醒大V有新的内容发布，这时候粉丝会集中在相同的时间点上登陆社交平台查看新的内容。但是可能大V发送的新内容数据还没有加载到缓存中，这就会导致可怕的缓存踩踏。那么，我们还能做什么呢?

2.2 锁和Promise

缓存踩踏的核心问题是竞态条件（race condition），即很多的线程争夺共享资源。只不过这里争夺的共享资源是缓存。

通常在高并发的系统中，一种阻止共享资源竞态的方法是加锁。一般来讲，锁是用在相同机器上的不同线程，不过也可以使用分布式锁来应对不同机器对共享资源的竞争（参考redis分布式锁：http://redis.cn/topics/distlock.html）。

通过给缓存KEY加锁，就会在同一时间只有一个调用者能访问争夺的缓存。如果KEY不存在或者已经过期，调用者就会拿到锁。这时候其他争夺的处理线程必须等待直到这个锁被释放。

用锁来解决这个问题，它也会引入另一个问题：系统如何处理所有正在等待锁释放的那些线程？

你想尝试自旋锁（spinlock），让这些线程持续不断的轮询去获取锁？这就会导致出现非常busy的场景，消耗大量的CPU。或者让线程在检查锁是否可用之前随机等待一段时间？这样的话，你又会碰到惊群效应问题（thundering herd problem）。

引入退避和抖动机制来防止惊群效应？这可能行得通，但还有另外一个问题。持有锁的线程必须重新计算值，并在释放锁之前更新缓存键。这个过程可能需要耗费一点时间，特别是当计算成本很高或存在网络问题时，如果因为计算缓存而耗尽了可用的连接池，仍然可能导致宕机。

backoff-and-jitter

幸运的是，一些大公司也碰到过这样的问题，他们使用promises来解决这样的问题。

2.3 Promises如何防止自旋

引用Instagram工程师博客（Thundering Herds & Promises）中的内容：

在Instagram, 当我们启用一个新的集群，并且因为集群中的缓存是空的，我们就会碰到缓存stampede问题。这时候，我们就会用promises来解决这个问题。它的核心思想是：不缓存实际的值，而是缓存一个promise，这个promise最终会提供我们需要的值。当我们使用缓存时，如果碰到一个不存在的KEY，我们不立即去数据库中查询，而是创建一个promise然后放到缓存中，这个缓存中的promise会去查询数据库，其他的并发请求发现这个promise就不会把请求打到数据库上，它们都会等待第一个线程放进去的promise去数据库中查询结果。

通过缓存promise而不是实际的值，就不会自旋锁了。第一个线程发现缓存中没有数据，就会用原子性的操作创建并缓存一个异步的promise，所有后续的请求都能立即返回这个promise：

你仍然需要使用锁来防止多个线程访问缓存KEY，假设创建 Promise 是一个近乎即时的操作，那么线程停留在自旋锁中的时间长度就可以忽略不计了。但是，如果重新计算缓存数据需要相当长的时间，那该怎么办？即使线程能够立即获取到缓存的 Promise，它们仍然需要等待异步进程完成后才能将数据返回。虽然这种场景不一定会导致宕机，但仍然会导致尾部延迟和影响整体用户体验。如果保持较低的尾部延迟对于应用程序来说很重要，那么就需要考虑另外一种策略。

2.4 预先重新计算

预先重新计算（也被称为提前过期）原理很简单：在缓存KEY失效发生前，重新计算缓存的值然后延长失效时间，这就能确保缓存总是最新的，缓存缺失的问题也永远不会发生。

最简单的实现方式就是开启一个后台处理线程，或者一个定时任务。例如。假设缓存KEY过期时间时一个小时，它需要花两分钟来计算值。那么，定时任务可以在过期时间到来之前的5分钟运行，更新缓存的值并延长失效时间一个小时。

虽然原理非常简单，但是有一个明显的缺点，除非你很清楚哪个缓存KEY会被使用，否则你需要重新计算缓存中每个KEY的值，这将是一个非常耗时的过程。而且如果考虑到高可用，某个节点上计算任务失败了，还需要转移到另一个可用的节点上继续计算。

基于这个原因，生产环境上很少有这么做的。当然，也有一个例外。

2.5 概率性重新计算

在2015年，一组研究员发布了一份白皮书 Optimal Probabilistic Cache Stampede Prevention，即最优概率性预防缓存踩踏。在这份白皮书中，他们描述了一个算法来预测在缓存失效之前，什么时候需要重新计算缓存的值。这里涉及到很多数学理论，但是可以做一个简单的总结：

currentTime – ( timeToCompute * beta * log(rand()) ) > expiry

这个公式中各变量的含义如下所示：

• currentTime 表示当前时间；

• timeToCompute 表示重新计算缓存值需要的时间；

• beta是一个大于0的非负数，默认为1，可配置；

• rand() 一个返回0～1之间随机数的方法；

• expiry 下一次需要设置的失效时间戳；

它的思想是，每次线程从缓存中获取数据时，它都需要运行这个算法，如果返回true，那么这个线程将主动去重新计算缓存值。而且离失效时间越近，这个算法返回true的概率就越大。

这个策略不是很好理解，但是实现非常简单，不需要考虑失败转移，也不需要到重新计算缓存中每一个KEY的值。当然，预先重计算假设有一个值需要重新计算，它本身并不能防止其他线程引起缓存踩踏问题。为此，你需要将其与锁和 Promise 结合起来使用。

3、如何停止正在发生的缓存踩踏

facebook缓存踩踏之所以如此严重的原因之一是，即使当工程师找到了解决方案，他们并不能通过部署来解决。因为踩踏仍在继续。事后诊断报告提到:

更糟糕的是，每次客户端接收到数据库查询错误时，都会把它当作一个无效的值，然后就会删除缓存中相关的KEY，这就意味着即使原来的问题被修复了，但是查询还在继续。一旦数据库无法正确响应某一部分请求，那么就会导致缓存KEY被删除，从而引起更多的请求打到数据库上。

所幸的是，有一种已知的模型能处理这个问题。

熔断器

这个想法不是很新的事情，2007年Michael Nygard发布了 Release It!后就慢慢流行了。熔断器（Circuit breaking）的原理非常简单，我们会在熔断器中封装一个方法，当监测到失败时进行计数，并且一旦失败达到一定阈值时，调用就会收到熔断器直接返回的错误码，而不会调用到受到熔断器保护的地方，例如数据库等。如下图所示，第一次supplier能正常服务，但是第二次、第三次访问都是超时。达到熔断器阈值后，第四次直接返回错误码，而不会将请求直接打给supplier：熔断器是响应式的，所以它不能阻止宕机。不过它可以防止连锁故障的发生。而且它提供了一个终止开关，当事态已经彻底失控时可以开启。如果 Facebook 使用了熔断机制，就可以避免让整个网站瘫痪下线。2010年的时候熔断器还不是很流行，不过今天已经有很多熔断的开源组件，例如：Resilience4j, Istio和 Envoy。

4、学到了什么

这篇文章中谈论了很多应对缓存踩踏问题的策略，以及其他的科技公司是如何使用这些策略的。那么facebook呢？他们从这次事故中学到了什么？以及他们采取了什么措施来防止事故再次发生？他们的工程师写了一篇文章：Under the hood: Broadcasting live video to millions，讨论了他们对架构所做的改进。和本文我们提到的一样，比如二级缓存。当然，也提到了一些新的方法，比如 HTTP请求合并。总之，这篇文章非常值得一读

5、写在最后

我相信理解缓存踩踏对系统的破坏性是非常有必要的，当然，并不是说每个团队必须马上把这些策略用到他们的系统中。因为，选择何种策略要应对缓存踩踏并不是一件容易的事情，它依赖你的实际用户场景，架构，以及流量负载情况。但是了解缓存踩踏以及对可能的解决方案对您将来有所帮助，当你以后面对类型问题时，能从容应对。

原文地址：https://betterprogramming.pub/how-a-cache-stampede-caused-one-of-facebooks-biggest-outages-dbb964ffc8ed

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