Golang + Redis解决缓存击穿(双层缓存)

Golang + Redis解决缓存穿透(双层缓存)

代码地址:

https://github.com/ziyifast/ziyifast-code_instruction/tree/main/redis_demo/cache_breakdown

1 概念

目前主流方案是在数据库前加一层缓存。类似于DB的防弹衣。

缓存击穿:Redis热点key过期,查询Redis不存在,高并发情况下大量请求打到DB。

拓展:

概念 产生原因 解决思路
缓存穿透 恶意请求不存在的Key 缓存空对象、布隆过滤器等
缓存雪崩 Redis大面积key过期 快速失败熔断、主从模式、集群模式。过期时间尽量随机
缓存击穿 热点Key过期 互斥更新、随机退避、差异失效时间(两份缓存cacheA、cacheB,差异过期时间)

1.1 缓存击穿:热点key过期

如淘宝天猫聚优选页面,经常会有最火HOT排行,这个排行定时会更新,那么在更新时,我们会去删除之前Redis的缓存,然后从数据库加载新的数据到Redis。

  • 删除时,我们可以理解为key过期了,因为浏览器缓存如果此时有大量用户在页面点击Redis中已经过期的商品,就会有大量请求打到数据库。

1.2 解决方案:双层缓存

解决方案:双层缓存(cacheA、cacheB)

  • 互斥更新、随机退避、差异失效时间(两份缓存,差异过期时间)
  • 我们可以将热点Key在Redis中存两份(两份过期时间不同=》差异过期时间),cacheA过期时,保证在cacheA加载新数据完成前,用户能查询到cacheB中的数据,不至于大量请求直接打到数据库。
  • 因为热点key的数据较少,因此缓存两份不会对内存有太多开销。

2 代码

2.1 模拟缓存击穿

1 演示
  • 案例解析:
  1. Redis中存热点数据20个,然后提供一个接口返回topK的热点数据
  2. 8s后刷新redis缓存,模拟key过期
  3. 重新加载数据sleep 6秒,模拟数据库及IO耗时

①热点key过期前,请求到了redis就返回了

②当热点key过期时,请求直接打到数据库

2 代码
go 复制代码
package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"github.com/go-redis/redis/v8"
	"github.com/kataras/iris/v12"
	context2 "github.com/kataras/iris/v12/context"
	"github.com/ziyifast/log"
	"time"
)

var RedisCli *redis.Client

func init() {
	RedisCli = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr: "localhost:6379",
		DB:   0,
	})
	_, err := RedisCli.Del(context.TODO(), GoodsKeyCacheA).Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

type Goods struct {
	Id   int    `json:"id"`
	Name string `json:"name"`
}

var (
	GoodsKeyCacheA = "goodsA"
	GoodsKeyCacheB = "goodsB"
)

func InitDb(s, count int, cacheKey string) {
	for i := s; i < s+count; i++ {
		g := &Goods{
			Id:   i + 1,
			Name: fmt.Sprintf("good-%d", i+1),
		}
		marshal, err := json.Marshal(g)
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		_, err = RedisCli.RPush(context.TODO(), cacheKey, string(marshal)).Result()
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	}
}

func main() {
	InitDb(0, 20, GoodsKeyCacheA)
	app := iris.New()
	app.Get("/goods/top/{offset}/{pageSize}", func(c *context2.Context) {
		offset, err := c.Params().GetInt64("offset")
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		pageSize, err := c.Params().GetInt64("pageSize")
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		start := (offset - 1) * pageSize
		end := offset*pageSize - 1
		err = c.JSON(QueryForData(start, end))
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	})
	//set the expire time
	_, err := RedisCli.Expire(context.TODO(), GoodsKeyCacheA, time.Second*8).Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	go ReloadNewGoods()
	app.Listen(":9999", nil)
}

func QueryForData(start, end int64) []string {
	val := RedisCli.LRange(context.TODO(), GoodsKeyCacheA, start, end).Val()
	log.Infof("query redis of cache A")
	if len(val) == 0 {
		log.Infof("redis is not exist, query db.....no!!!!")
	}
	return val
}

func ReloadNewGoods() {
	time.Sleep(time.Second * 15)
	log.Infof("start ReloadNewGoods......")
	InitDb(2000, 20, GoodsKeyCacheA)
	log.Infof("ReloadNewGoods......DONE")
}

2.2 双层缓存解决问题:热点key存两份(cacheA、cacheB)

在Redis中将热点key缓存两份。且cacheA、cacheB过期时间需要不同,保证在新热点数据加载到Redis之前,CacheB能提供服务。因为热点key数据不会存在太多,所以一般缓存两份对我们内存开销影响不会很大。(当然具体情况具体分析,并非绝对)

  1. 热点数据存两份一样的:cacheA、cacheB(两份缓存key的过期时间需要不同)
  2. 到点了,需要更新热点数据,cacheA过期,重新读取加载热点数据到Redis,更新cacheA的数据为最新。此时对外提供服务的是cacheB。防止请求直接打到DB。
  3. cacheA加载最新数据完成后,cacheA对外提供服务。更新cacheB中的数据到最新。(保证数据一致)

注意:service层查询时,先查cacheA有没有,如果有直接返回,如果没有查cacheB的数据。

1 演示

①获取TopK数据

②当热点key更新时(cacheA过期时),保证cacheB有数据,避免数据打到数据库

2 代码
go 复制代码
package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"github.com/go-redis/redis/v8"
	"github.com/kataras/iris/v12"
	context2 "github.com/kataras/iris/v12/context"
	"github.com/ziyifast/log"
	"time"
)

var RedisCli *redis.Client

func init() {
	RedisCli = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr: "localhost:6379",
		DB:   0,
	})
	_, err := RedisCli.Del(context.TODO(), GoodsKeyCacheA).Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

type Goods struct {
	Id   int    `json:"id"`
	Name string `json:"name"`
}

var (
	GoodsKeyCacheA = "goodsA"
	GoodsKeyCacheB = "goodsB"
)

func InitDb(s, count int, cacheKey string) {
	for i := s; i < s+count; i++ {
		g := &Goods{
			Id:   i + 1,
			Name: fmt.Sprintf("good-%d", i+1),
		}
		marshal, err := json.Marshal(g)
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		_, err = RedisCli.RPush(context.TODO(), cacheKey, string(marshal)).Result()
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	}
}

func main() {
	InitDb(0, 20, GoodsKeyCacheA)
	app := iris.New()
	app.Get("/goods/top/{offset}/{pageSize}", func(c *context2.Context) {
		offset, err := c.Params().GetInt64("offset")
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		pageSize, err := c.Params().GetInt64("pageSize")
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		start := (offset - 1) * pageSize
		end := offset*pageSize - 1
		err = c.JSON(QueryForData(start, end))
		if err != nil {
			panic(err)
		}
	})
	//set the expire time
	_, err := RedisCli.Expire(context.TODO(), GoodsKeyCacheA, time.Second*8).Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	InitDb(0, 20, GoodsKeyCacheB)
	//add cacheB, expire time is different from cacheA (make sure new goods will be added to cacheA)
	_, err = RedisCli.Expire(context.TODO(), GoodsKeyCacheB, time.Second*20).Result()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	go ReloadNewGoods()
	app.Listen(":9999", nil)
}

func QueryForData(start, end int64) []string {
	val := RedisCli.LRange(context.TODO(), GoodsKeyCacheA, start, end).Val()
	log.Infof("query redis of cache A")
	if len(val) == 0 {
		log.Infof("cacheA is not exist, query redis of cache B")
		val = RedisCli.LRange(context.TODO(), GoodsKeyCacheB, start, end).Val()
		if len(val) == 0 {
			log.Infof("cacheB is not exist, query db, no!!!")
			return val
		}
	}
	return val
}

func ReloadNewGoods() {
	time.Sleep(time.Second * 15)
	log.Infof("start ReloadNewGoods......")
	InitDb(2000, 20, GoodsKeyCacheA)
	//set the expire time of cacheA
	log.Infof("ReloadNewGoods......DONE")
	//reload cacheB....
	//set the expire time of cacheB
}
相关推荐
Dlwyz32 分钟前
redis-击穿、穿透、雪崩
数据库·redis·缓存
工业甲酰苯胺2 小时前
Redis性能优化的18招
数据库·redis·性能优化
qq_17448285754 小时前
springboot基于微信小程序的旧衣回收系统的设计与实现
spring boot·后端·微信小程序
锅包肉的九珍5 小时前
Scala的Array数组
开发语言·后端·scala
心仪悦悦5 小时前
Scala的Array(2)
开发语言·后端·scala
Oak Zhang5 小时前
sharding-jdbc自定义分片算法,表对应关系存储在mysql中,缓存到redis或者本地
redis·mysql·缓存
2401_882727576 小时前
BY组态-低代码web可视化组件
前端·后端·物联网·低代码·数学建模·前端框架
心仪悦悦6 小时前
Scala中的集合复习(1)
开发语言·后端·scala
门牙咬脆骨6 小时前
【Redis】redis缓存击穿,缓存雪崩,缓存穿透
数据库·redis·缓存
门牙咬脆骨6 小时前
【Redis】GEO数据结构
数据库·redis·缓存