大概半年前，Guang.com曾发生一次由于首页部分cache失效，导致网站故障。

故障分析：

当时逛正在做推广，流量突然暴增，QPS达到5000+，当首页部分cache失效时，需要查询DB， 但由于这部分业务逻辑很复杂导致这SQL包含多表join、groupby、orderby等，执行需要1s，产生的大量临时表，in-memory都装不下，变成on-disk的临时表，但当时放临时表的disk分区容量只有20G，很快disk也爆了，结果显然网站打不开了。

总结为几点：

• SQL语句优化不足
• MYSQL tmp_table_size 配置太小
• disk分区不合理/tmpdir路径配置不合理
• 部门间沟通不足，大型推广前没事先打招呼。

临时解决措施：

由于当时持续大量用户访问，查询DB一直hang住，导致cache一直无法set回去，首页那cache一直处于miss状态，恶性循环，雪崩了。

当时我们立马采取以下措施：

• 调整MYSQL tmp_table_size, 关于tmp_table_size 请看下面详细描述。
• 修改MYSQL临时表保存路径（tmpdir）到较大分区
• 简化业务逻辑，修改SQL，重新部署。

临时表使用内存(tmp_table_size)：当我们进行一些特殊操作如需要使用临时表才能完成的join，Order By，Group By 等等，MySQL 可能需要使用到临时表。当我们的临时表较小（小于 tmp_table_size 参数所设置的大小）的时候，MySQL 会将临时表创建成内存临时表，只有当 tmp_table_size 所设置的大小无法装下整个临时表的时候，MySQL 才会将该表创建成 MyISAM 存储引擎的表存放在磁盘上。不过，当另一个系统参数 max_heap_table_size 的大小还小于 tmp_table_size 的时候，MySQL 将使用 max_heap_table_size 参数所设置大小作为最大的内存临时表大小，而忽略 tmp_table_size 所设置的值。而且 tmp_table_size 参数从 MySQL 5.1.2 才开始有，之前一直使用 max_heap_table_size.

长期解决措施：终于到本文的重点Cache Reload机制设计和实现

在讲Cache Reload机制设计和实现之前，先看看cache更新方式：

1. 是缓存time out，让缓存失效，重查。（被动更新）
2. 是由后端通知更新，一量后端发生变化，通知前端更新。（主动更新）

前者适合实时性不高，但更新频繁的；后者适合实时性要求高，更新不太频繁的应用。

Cache Reload mechanism 设计：

根据逛当时业务需求，选择被动更新方式，但这种方式的弊端是当cache失效那个点，刚好遇上高并发的话，就会发生上述的雪崩情况。

所以我在想这种使用率高的cache，就不用设置time out或time out设置足够大，然后按业务需求时间间隔定期reload/refresh cache data from DB，这cache就不会出现失效情况，也不出现雪崩现象。

下图是guang.com 关于Cache Reload的一小部分架构：

主要2个step：

1. 将有需要reload cache 的wrapper保存到redis Hash.
2. 部署在Daemon server上的CacheReloadJob，每分钟去redis拿需要reload的cache的hashmap，判断是否到时间refresh cache，如果到，通过Reflection call relevant method 重新reload data和reset 这个cache。

Cache Reload mechanism 实现：

set memcached with reload mechanism if necessary:

/**
 * <h2>set cache with reload mechanism </h2>
 * <h3>Example:</h3>
 * <p>
 * MethodInvocationWrapper wrapper = new MethodInvocationWrapper();<br>
 * wrapper.setMethodName("getProductList");<br>
 * wrapper.setObjectName("productService");<br>
 * wrapper.setArgs(new Object[] { null,0,1 });<br>
 * wrapper.setParameterTypes(new Class[] { Product.class,int.class,int.class});
 * </p>
 * 
 * <h3>NOTE:</h3>
 * Make sure the Args have been Serializable and the service has been marked the name, like "@Service("productService")"
 *
 * @param key
 * @param expiredTime 过期时间,如果reloadable=true, 此时间建议为 24*60*60 一天.
 * @param value
 * @param reloadable 是否reload
 * @param durationTime reload 时间间距,单位 ms
 * @param wrapper
 * @return
 * @author Kenny Qi
 */
public boolean set(String key, int expiredTime, Object value,boolean reloadable, long durationTime, MethodInvocationWrapper wrapper) {
    if(reloadable){
        wrapper.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
        wrapper.setDuration(durationTime);
        wrapper.setKey(key);
        wrapper.setExpiredTime(expiredTime);
        objectHashOperations.put(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey(), key, wrapper);
    }

    if(value==null) return false;
    try {
        return memcachedClient.set(key, expiredTime, value);
    } catch (Exception e) {
        logger.warn(e.getMessage(), e);
        return false;
    } 
}

CacheReloadJob:

public class CacheReloadJob {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CacheReloadJob.class);
    @Autowired
    MyXMemcachedClient myXMemcachedClient;

    @Resource(name="objectHashOperations")
    private HashOperations<String, String, MethodInvocationWrapper> objectHashOperations;

    public void reloadCache(){
        logger.info("Try to reload cache");
        Map<String, MethodInvocationWrapper>  map = objectHashOperations.entries(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey());
        ThreadFactory tf = new NamedThreadFactory("CACHE_RELOAD_THREADPOOL");
        ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), tf);
        for (String key: map.keySet()) {
            final MethodInvocationWrapper wrapper = map.get(key);
            if(wrapper.getWriteTime()+wrapper.getDuration()>System.currentTimeMillis()){//刷新时间大于当前时间
                threadPool.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        refreshCache(wrapper);
                    }
                });
            }
        }

        logger.info("completed with reloaded cache");
    }

    private void refreshCache(MethodInvocationWrapper wrapper){
        Object object = ReflectionUtils.invokeMethod(SpringContextHolder.getBean(wrapper.getObjectName()), wrapper.getMethodName(), wrapper.getParameterTypes(), wrapper.getArgs());
        myXMemcachedClient.set(wrapper.getKey(), wrapper.getExpiredTime(), object);
        wrapper.setWriteTime(System.currentTimeMillis());
        objectHashOperations.put(RedisKeyEnum.CACHE_RELOAD.getKey(), wrapper.getKey(), wrapper);
    }

}

Redis 存储结构(更多Redis 的应用场景，请看Redis 在电商中的实际应用场景 )：

redis> HSET cache:reload:memcached <memcache_key> <MethodInvocationWrapper>
OK
redis> HGETALL cache:reload:memcached

后记

如果要做的更人性化点，后续可以在网站后台管理系统 增加cache reloadable 的管理工具（删除、修改刷新间隔等）。