场景

Mutex主要用于有大量并发访问并存在cache过期的场合，如

• 首页top 10, 由数据库加载到memcache缓存n分钟
• 微博中名人的content cache, 一旦不存在会大量请求不能命中并加载数据库
• 需要执行多个IO操作生成的数据存在cache中, 比如查询db多次

问题

在大并发的场合，当cache失效时，大量并发同时取不到cache，会同一瞬间去访问db并回设cache，可能会给系统带来潜在的超负荷风险。我 们曾经在线上系统出现过类似故障。

解决方法

方法一
在load db之前先add一个mutex key, mutex key add成功之后再去做加载db, 如果add失败则sleep之后重试读取原cache数据。为了防止死锁，mutex key也需要设置过期时间。伪代码如下
(注：下文伪代码仅供了解思路，可能存在bug，欢迎随时指出。)

if (memcache.get(key) == null) {    // 3 分钟到期以避免 mutex holder crash    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { //在delete之前，当前key_mutex add只能第一次返回true        value = db.get(key);        memcache.set(key, value);        memcache.delete(key_mutex);    } else {        sleep(50);        retry();//sleep之后重试读取原cache数据    }}

方法二
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候，马上延长timeout1并重新设置到cache。然 后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下

v = memcache.get(key);if (v == null) {    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {        value = db.get(key);        memcache.set(key, value);        memcache.delete(key_mutex);    } else {        sleep(50);        retry();    }} else {    if (v.timeout <= now()) {//有值但已过期         if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {            // extend the timeout for other threads            v.timeout += 3 * 60 * 1000;            memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);//这只是为了让它先暂时有效（后面即将更新该过期数据），这样做主要防止

// load the latest value from db
v = db.get(key);
v.timeout = KEY_TIMEOUT;
memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}
}

相对于方案一
优点：避免cache失效时刻大量请求获取不到mutex并进行sleep
缺点：代码复杂性增大，因此一般场合用方案一也已经足够。

方案二在Memcached FAQ中也有详细介绍 How to prevent clobbering updates, stampeding requests，并且Brad还介绍了用他另外一个 得意的工具 Gearman 来实现单实例设置cache的方法，见 Cache miss stampedes，不过用Gearman来解决就感觉就有点奇技淫巧了。

附：本次Web2.0技术沙龙演讲主题：微博Cache设计谈，需下载请点击演讲稿下menu/download (需登录slideshare)。